时序相似搜索关键技术及其应用

"这篇论文详细探讨了时序相似搜索的关键技术，由蒋涛、冯玉才、朱虹和李国徽四位学者共同撰写，来自华中科技大学计算机科技与技术学院。文章介绍了时间序列相似搜索在DNA序列分析、金融数据分析、传感器网络监控、移动对象跟踪和运动捕获等多个领域的广泛应用，并指出它是未来极具潜力的技术之一。文中将时序相似搜索技术的研究分为两个阶段：通用化研究和深入特定领域的研究，并概述了各种基础技术。重点讨论了高效的搜索方法，包括边界函数过滤、三角不等式过滤、多分辨率检索、尽早终止方法、快速DTW算法以及不同搜索策略，如分支界限法、深度优先搜索、最佳优先搜索、阈值算法、过滤细化策略和子序列过滤策略。文章通过对比分析了这些技术的优缺点，并指出了当前存在的问题和未来的研究方向。" 这篇论文详细总结了自1993年以来时序相似搜索技术的发展，尤其是R.Agrawal和C.Faloutsos等人提出的开创性工作。随着该技术在各个领域的广泛应用，如生物信息学和数据挖掘，它成为了全球研究人员关注的焦点。许多知名研究机构和大学，如IBM的Almaden和Watson研究中心、Maryland大学、加州大学的多个分校以及UI Urbana-Champaign、Carnegie Mellon大学等，都在这个领域进行了深入研究。尽管中国的研究相对较晚，但复旦大学、浙江大学和中国科学技术大学等也积极参与了这一领域的探索。 论文的核心内容集中在高效的时间序列相似搜索算法上，这些算法包括过滤技术（如边界函数和三角不等式）用于减少计算量，多分辨率方法用于处理高维数据，以及优化策略（如尽早终止和快速动态时间规整DTW）来提高搜索效率。此外，文章还讨论了不同搜索策略，如深度优先、最佳优先和阈值算法，以及过滤和细化策略在处理子时间序列上的应用。 通过对这些方法的详尽分析，作者揭示了它们在实际应用中的优势和限制，为未来的研究提供了有价值的参考。论文结尾部分，作者指出了当前研究面临的挑战，如大规模数据处理、实时性需求和计算复杂度的降低，同时也提出了未来可能的研究方向，这为相关领域的研究人员提供了明确的研究路径。