高效时间序列位符号化表示方法用于相似性查找

"本文提出了一种名为BSAP（Bitwise Symbolic Aggregate Approximation）的新方法，用于高效地表示和计算时间序列的相似性。这种方法针对字符化时间序列的距离度量问题，通过位符号化实现时间序列的维度约简，并允许在简化后的表示上定义和计算距离度量。实验证明，BSAP方法在运算效率和空间需求方面具有显著优势，适用于处理合成数据和实际数据。" 在数据挖掘领域，时间序列分析是一项关键任务，它涉及从按时间顺序排列的数据中发现模式和趋势。传统的时间序列分析方法在处理大规模数据时可能会遇到效率和存储空间的问题。为了解决这些问题，研究人员提出了各种符号化表示技术，将连续的时间序列转换为离散的符号序列，从而降低数据复杂性和计算成本。 BSAP（位符号化聚合近似）是这种符号化表示的一种创新形式。它利用二进制位操作来对时间序列进行编码，通过对每个时间点的值进行位转换，将连续的数值转化为紧凑的位模式。这一过程实现了时间序列的维度约简，减少了数据表示所需的存储空间。 BSAP的独特之处在于，它不仅简化了时间序列，还提供了在符号化表示上定义和计算相似性的能力。这意味着可以设计出能够在这些位模式之间测量距离的度量，如汉明距离或编辑距离，进而快速估计时间序列之间的相似度，而无需回溯到原始数据。这对于大规模时间序列数据库的相似性查找尤其有用，因为它极大地提高了查询速度。 在实验部分，BSAP方法被应用于合成数据集和真实世界的数据集，结果表明，与现有的符号化方法相比，BSAP在计算效率上有所提升，同时需要的内存资源更少。这证明了BSAP在时间和空间效率上的优势，使得它成为处理高维和大规模时间序列数据的有效工具。 BSAP为时间序列的相似性查找提供了一个新的、高效的解决方案，尤其适用于数据挖掘和复杂系统分析中的应用，如智能控制、保密通信和复杂系统建模等。通过引入位符号化表示，BSAP为时间序列分析开辟了新的研究方向，有助于进一步提升大数据环境下的分析性能。