有限自动机在时间序列流分段中的应用

“在线分段时间序列流：一种有限自动机方法” 本文主要探讨的是在数据挖掘领域，如何有效地处理时间序列流数据的分段问题。传统的时间序列分段方法大多适用于静态数据，而针对动态变化的时间序列流数据，现有的方法往往不足。文章作者陈胜利、李俊奎和刘小冬提出了利用有限自动机来解决这一问题的新方法。 时间序列数据是由连续的时间点上的观测值组成的，这些数据在现实世界中广泛存在，如股票价格、气温变化、网络流量等。时间序列流则是在不断接收新数据的情况下，数据流不断更新且无法完全存储的场景，这给数据分析带来了挑战，尤其是在寻找模式和变化点时。 该研究引入了有限自动机的概念，这是一种数学模型，能识别和处理特定的符号序列。在时间序列流的背景下，有限自动机被用来分析数据流的状态，以此识别出数据序列中的关键变化点。当自动机检测到状态转换时，这些转换点被视为时间序列的分段边界，从而实现数据的分割。 该方法的优势在于其能够实时处理高速时间序列流，适应数据的动态变化。通过对不同状态的监测，它可以有效地捕捉到数据流中的突变或模式切换，确保了分段的准确性和效率。实验结果证实了这种方法的有效性，对于提高时间序列流分析的质量和效果具有重要意义。 关键词涉及的数据挖掘是寻找数据中隐藏模式的过程，时间序列分析则是关注随时间变化的数值序列，流分段是处理大数据流的关键步骤，而有限自动机是一种强大的工具，可以用于识别和处理数据流中的结构和模式。这篇论文的贡献在于将有限自动机应用到时间序列流的分段问题中，提供了一种新的、动态的解决方案，对于实时监控和分析快速变化的数据流有着重要的实践价值。 这篇文章为处理时间序列流数据提供了一个创新的方法，利用有限自动机来实现实时、高效的数据分段，这对于大数据背景下的监控、预测和决策支持具有重要的理论和应用价值。通过这种方法，可以更好地理解和解释时间序列流中的变化趋势，对于诸如金融风控、环境监测、工业生产等领域都有潜在的应用前景。