时间序列数据挖掘：深度解析与关键方法

"这篇文档是对时间序列数据挖掘的全面审查，由Tak-chung Fu撰写，来自香港理工大学计算机系。文章详细探讨了时间序列数据的特点、表示方法、相似性度量、分割和可视化等关键领域，并概述了过去十年在该领域的大量研究成果。" 时间序列数据挖掘是计算机科学和数据分析中的一个重要领域，特别是在科学和金融应用中，时间序列数据非常常见。时间序列是由按时间顺序收集的一系列观测值组成，其特性包括大数据量、高维度以及需要持续更新。由于其数值性和连续性，时间序列通常被视为一个整体来处理，而非单一数值字段。 在过去十年中，随着时间序列数据的广泛应用，关于时间序列数据挖掘的研究和发展工作也日益增多。然而，这个领域的复杂性可能对新进入的研究者构成了一定的挑战。这篇文献旨在提供一个综合的回顾，帮助研究人员理解和掌握这个领域的核心概念和技术。 首先，文章讨论了时间序列数据的表示方法，这是进行有效分析的基础。如何将时间序列转化为可用于机器学习和数据挖掘的形式，如离散化、特征提取和降维，是这个阶段的关键问题。 其次，相似性度量是时间序列比较的核心。由于时间序列的动态特性，选择合适的距离度量（如Euclidean距离、动态时间规整DTW或最长公共子序列LCS）对于识别相似模式至关重要。 接下来，时间序列分割是识别周期性、趋势和其他结构的重要手段。通过分割，可以将复杂的时间序列分解为更易于理解的片段，这对于异常检测、模式识别和预测具有重要意义。 最后，文章还会涉及时间序列的可视化技术，这可以帮助研究人员直观地理解数据的模式和行为，对于发现潜在规律和异常情况十分有用。例如，通过使用线图、小提琴图或者自相关图等可视化工具，可以有效地揭示时间序列的内在结构。 这篇论文为读者提供了时间序列数据挖掘的全面概述，包括关键问题、常用方法和最新进展，对于希望深入研究该领域的研究人员来说是一份宝贵的参考资料。通过阅读这篇综述，读者能够更好地理解时间序列数据的挑战，以及如何运用各种技术来挖掘这些数据中的有价值信息。