时间序列数据挖掘：特征表示与相似性度量研究

“时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述，该文分析了时间序列在数据挖掘中的重要性，回顾了特征表示和相似性度量的主要方法，探讨了未来研究方向。” 时间序列数据挖掘是数据分析领域的一个关键分支，它涉及到从连续的时间序列数据中提取有价值的信息和模式。特征表示和相似性度量是这个过程中的两个核心概念。 特征表示是指将原始时间序列转换成一组有意义的、可以被算法处理的特征。常见的特征表示方法包括直接使用原始数据点（如平均值、中位数、极值等统计特性）、周期性检测（如傅立叶变换）、分段线性建模（如滑动窗口平均、自回归模型）、和基于复杂结构的表示（如形状描述符、循环核函数）。这些方法各有优劣，如傅立叶变换能揭示周期性但可能忽略非线性关系，而形状描述符对局部变化敏感但可能对全局趋势不敏感。 相似性度量则是衡量两个时间序列间相似程度的标准，直接影响到数据挖掘的效果。常用的时间序列相似性度量有欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整（DTW）、余弦相似性、编辑距离等。DTW能够处理不同速率的时间序列，但计算复杂度较高；而欧氏距离和曼哈顿距离适用于长度一致的序列，但无法捕捉时间偏移的相似性。选择哪种度量取决于具体应用的需求和数据的特性。 论文还指出，尽管现有方法取得了一定成果，但仍存在一些挑战，如如何有效地表示高维和异构时间序列，如何设计适应非线性、非平稳和噪声的时间序列模型，以及如何在大规模数据集上高效地计算相似性。这些问题的解决将推动时间序列数据挖掘领域的进一步发展。 此外，该文提到的研究基金项目表明，国家对数据挖掘和人工智能领域的研究投入和支持，以及学术界对此类问题的关注。通过这样的综述，研究人员可以了解到当前研究的状态，找到可能的研究空白，并为自己的工作提供理论指导。 总结起来，这篇论文全面概述了时间序列数据挖掘中特征表示和相似性度量的关键方法，讨论了各自的优缺点，并指出了未来研究的潜在方向，对于从事相关研究的学者和实践者具有很高的参考价值。