移动时间窗优化的在线部分周期模式挖掘算法

本文主要探讨了"时间序列部分周期模式的更新算法"，针对在线增量部分周期模式挖掘中的计算复杂度问题，提出了一种创新的解决方案。在实际时间序列数据分析中，有些应用场景只需要关注近期数据，以便挖掘出部分周期模式，用以预测未来的趋势。传统的挖掘方法可能需要处理大量历史数据，效率较低。为此，作者设计了一种带移动时间窗的算法，该算法在挖掘过程中，仅对指定时间窗口内的数据进行操作，减少了搜索次数，显著提高了搜索速度。 增量式的在线挖掘策略是其核心，它确保对指定时间窗口中的数据不超过两次搜索，这极大地节省了计算资源。通过对比实验，作者展示了新算法在处理合成时间序列和交通流量时间序列数据时的优越性，相比于传统不带移动窗的算法，搜索速度有了显著提升，特别适用于处理大型时间序列数据，显示出了很高的效率和实用性。 本文关键词包括时间序列、部分周期模式、移动窗和频繁模式，这些都是理解该算法的关键概念。整体而言，该研究旨在提高时间序列分析的效率，特别是在实时或者高数据量场景下，对于时间序列数据挖掘和预测具有重要意义。通过引入移动时间窗策略，算法能够实时适应数据流的变化，为用户提供更加精确和及时的预测结果。这对于工程实践和技术研究来说，是一项重要的技术创新。