論文の概要: OPP-Miner: Order-preserving sequential pattern mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03140v2
• Date: Wed, 9 Feb 2022 04:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-13 14:53:18.794151
• Title: OPP-Miner: Order-preserving sequential pattern mining
• Title（参考訳）: OPP-Miner:順序保存型シーケンシャルパターンマイニング
• Authors: Youxi Wu, Qian Hu, Yan Li, Lei Guo, Xingquan Zhu, Xindong Wu
• Abstract要約: 本稿では時系列データの順序関係に基づいてパターンを表現した順序保存シーケンシャルパターン(OPP)マイニング手法を提案する。 実験により、OPP-Minerは効率的でスケーラブルであるだけでなく、時系列で類似したサブシーケンスを発見できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.997138010841347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A time series is a collection of measurements in chronological order. Discovering patterns from time series is useful in many domains, such as stock analysis, disease detection, and weather forecast. To discover patterns, existing methods often convert time series data into another form, such as nominal/symbolic format, to reduce dimensionality, which inevitably deviates the data values. Moreover, existing methods mainly neglect the order relationships between time series values. To tackle these issues, inspired by order-preserving matching, this paper proposes an Order-Preserving sequential Pattern (OPP) mining method, which represents patterns based on the order relationships of the time series data. An inherent advantage of such representation is that the trend of a time series can be represented by the relative order of the values underneath the time series data. To obtain frequent trends in time series, we propose the OPP-Miner algorithm to mine patterns with the same trend (sub-sequences with the same relative order). OPP-Miner employs the filtration and verification strategies to calculate the support and uses pattern fusion strategy to generate candidate patterns. To compress the result set, we also study finding the maximal OPPs. Experiments validate that OPP-Miner is not only efficient and scalable but can also discover similar sub-sequences in time series. In addition, case studies show that our algorithms have high utility in analyzing the COVID-19 epidemic by identifying critical trends and improve the clustering performance.
• Abstract（参考訳）: 時系列 (time series) は、時系列の計測値の集合である。 時系列からパターンを発見することは、ストック分析、疾患検出、天気予報など、多くの領域で有用である。 パターンを発見するために、既存の手法は、しばしば時系列データを名目/記号形式などの別の形式に変換し、次元性を減らす。 さらに,既存の手法は時系列値間の順序関係を主に無視する。 そこで本稿では,順序保存マッチングに着想を得て,時系列データの順序関係に基づくパターンを表現する順序保存シーケンシャルパターン(opp)マイニング手法を提案する。 このような表現の固有の利点は、時系列データの下の値の相対順序で時系列のトレンドを表現することができることである。 時系列の頻繁な傾向を得るため、同じ傾向(同じ相対順序のサブシーケンス)のパターンをマイニングするOPP-Minerアルゴリズムを提案する。 OPP-Minerは、フィルタと検証戦略を用いてサポートを計算し、パターン融合戦略を用いて候補パターンを生成する。 結果集合を圧縮するために,最大 OPP の探索も検討した。 実験では、OPP-Minerは効率的でスケーラブルであるだけでなく、時系列で類似したサブシーケンスを発見することもできる。 また,本研究のケーススタディでは,危機的傾向を同定し,クラスタリング性能を向上させることで,covid-19流行の分析に高い有用性を示す。

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