論文の概要: Matrix Profile XXVII: A Novel Distance Measure for Comparing Long Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06146v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 23:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 13:44:08.086833
• Title: Matrix Profile XXVII: A Novel Distance Measure for Comparing Long Time Series
• Title（参考訳）: Matrix Profile XXVII: 時系列比較のための新しい距離測定器
• Authors: Audrey Der, Chin-Chia Michael Yeh, Renjie Wu, Junpeng Wang, Yan Zheng, Zhongfang Zhuang, Liang Wang, Wei Zhang, Eamonn Keogh
• Abstract要約: 本稿では,シリーズにおけるパターン表現比較(Pattern Representation Comparison in Series)の略であるPRCISを紹介する。 PRCISは長い時系列の距離測定であり、辞書で時系列を要約する能力の最近の進歩を生かしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.205595410817327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The most useful data mining primitives are distance measures. With an effective distance measure, it is possible to perform classification, clustering, anomaly detection, segmentation, etc. For single-event time series Euclidean Distance and Dynamic Time Warping distance are known to be extremely effective. However, for time series containing cyclical behaviors, the semantic meaningfulness of such comparisons is less clear. For example, on two separate days the telemetry from an athlete workout routine might be very similar. The second day may change the order in of performing push-ups and squats, adding repetitions of pull-ups, or completely omitting dumbbell curls. Any of these minor changes would defeat existing time series distance measures. Some bag-of-features methods have been proposed to address this problem, but we argue that in many cases, similarity is intimately tied to the shapes of subsequences within these longer time series. In such cases, summative features will lack discrimination ability. In this work we introduce PRCIS, which stands for Pattern Representation Comparison in Series. PRCIS is a distance measure for long time series, which exploits recent progress in our ability to summarize time series with dictionaries. We will demonstrate the utility of our ideas on diverse tasks and datasets.
• Abstract（参考訳）: 最も有用なデータマイニングプリミティブは距離測定である。 効果的な距離測定により、分類、クラスタリング、異常検出、セグメンテーション等を行うことができる。 単一事象の時系列ユークリッド距離と動的時間ゆがみ距離は極めて効果的であることが知られている。 しかし、周期的挙動を含む時系列の場合、そのような比較の意味的意味は明らかになっていない。 例えば、2日間でアスリートのトレーニングルーチンからのテレメトリは非常に似ています。 2日目はプッシュアップやスクワットの順序を変えたり、プルアップの繰り返しを加えたり、ダンベルカールを完全に省略したりできる。 これらの小さな変更は、既存の時系列距離測定を破ることになる。 この問題に対処するためにいくつかのバッグ・オブ・フェイルズ法が提案されているが、多くの場合、類似性はこれらの長い時系列内の部分列の形状に密接に結びついていると論じる。 この場合、要約的な特徴は識別能力に欠ける。 本稿では,パターン表現比較(Pattern Representation Comparison in Series)の略であるPRCISを紹介する。 PRCISは長い時系列の距離測定であり、辞書で時系列を要約する能力の最近の進歩を生かしている。 さまざまなタスクやデータセットに対する私たちのアイデアの有用性を実演します。

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