《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法研究

Research on time series motif association rule mining method based on ar_tsm

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作者 赵丹枫,黄雁玲,黄冬梅,林俊辰,宋巍
机构 上海海洋大学 信息学院;上海电力大学
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摘要 挖掘时间序列motif间潜在的关联规则可以在预测未来趋势方面发挥重要作用,时间序列motif即时间序列中先前未知的重复出现的模式。针对符号化时间序列提取motif导致信息丢失的问题,提出基于剪枝技术的motif提取算法PM_Motif,实现了保留原始信息的motif的精准快速提取;针对分割motif来发现其内部关联规则导致的规则不一致的问题,从motif间的关联规则入手,给出了基于AR_TSM方法的时间序列motif关联规则挖掘算法,从根本上避免了因motif分割引起的不确定性,保证了规则的一致性;最后,引入了关联规则评价参数RM,在多数据集上证明了关联规则的预测性能。
关键词 时间序列;motif;关联规则;数据挖掘;关联规则评价参数
基金项目 国家重点研发计划(海洋大数据分析预报技术研发)(2016YFC1401902)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-02-017.html
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中图分类号 TP301
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