LSHSM：一种高效的时间子序列匹配算法

"刘根平等提出了基于LSH的时间子序列匹配查询算法LSHSM，该算法在处理时间子序列匹配问题时，无需进行如DFT、DWT等特征变换，直接将时间序列视为高维数据点，利用LSH算法在高维数据处理上的优势，高效查找相似时间子序列。实验结果显示，该算法在3种不同时间序列数据集上与线性扫描算法相比，具有显著的性能提升和有效性。" 在信息技术领域，时间序列分析是一种常见的任务，特别是在监控系统、数据分析和预测模型中。时间序列是由特定时间点上的观测值按顺序排列形成的序列，例如股票价格、传感器读数或网络流量等。时间子序列匹配是寻找两个时间序列中相似部分的过程，对于异常检测、模式识别和行为分析至关重要。 局部敏感哈希（LSH）是一种数据索引和相似性搜索技术，它能够高效地处理高维数据。LSH的基本思想是将高维数据映射到低维空间，使得相似的数据点有更高的概率映射到相同的哈希桶中，而不相似的数据点则被分配到不同的桶。在时间子序列匹配中，LSHSM算法利用这一特性，直接处理原始时间序列，避免了复杂的预处理步骤，如傅立叶变换（DFT）和小波变换（DWT），这些变换虽然可以提取特征，但可能增加计算复杂度。 LSHSM算法的优势在于其简单性和效率。通过对比实验，LSHSM在3种不同类型的时间序列数据集上与传统的线性扫描算法相比，显示出了明显的性能提升。线性扫描算法通常需要遍历整个序列来寻找匹配子序列，时间复杂度较高，而LSHSM通过哈希碰撞减少了搜索空间，大大降低了计算复杂度，从而提高了查询速度。 此外，LSHSM的适用性广泛，不仅限于特定类型的时间序列数据，这使得它在各种应用中都有潜力。例如，在电信科学中，快速检测异常通信模式或识别用户行为模式时，LSHSM可能提供更快速、更准确的解决方案。这项工作为时间序列分析提供了一种新的有效工具，对于大数据环境下的实时分析和决策支持具有重要意义。