論文の概要: A Survey on Time-Series Distance Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20574v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 20:47:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:55.840166
• Title: A Survey on Time-Series Distance Measures
• Title（参考訳）: 時系列距離対策に関する調査
• Authors: John Paparrizos, Haojun Li, Fan Yang, Kaize Wu, Jens E. d'Hondt, Odysseas Papapetrou,
• Abstract要約: 時系列分析タスクの基本的な構成要素の1つとして,距離測定が認識されている。 この研究は、100以上の最先端距離尺度を7つのカテゴリに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.60896107450013
• License:
• Abstract: Distance measures have been recognized as one of the fundamental building blocks in time-series analysis tasks, e.g., querying, indexing, classification, clustering, anomaly detection, and similarity search. The vast proliferation of time-series data across a wide range of fields has increased the relevance of evaluating the effectiveness and efficiency of these distance measures. To provide a comprehensive view of this field, this work considers over 100 state-of-the-art distance measures, classified into 7 categories: lock-step measures, sliding measures, elastic measures, kernel measures, feature-based measures, model-based measures, and embedding measures. Beyond providing comprehensive mathematical frameworks, this work also delves into the distinctions and applications across these categories for both univariate and multivariate cases. By providing comprehensive collections and insights, this study paves the way for the future development of innovative time-series distance measures.
• Abstract（参考訳）: 距離測定は時系列解析タスクにおける基本的な構成要素の1つとして認識されており、例えば、クエリ、インデックス、分類、クラスタリング、異常検出、類似検索などがある。 幅広い分野にわたる時系列データの膨大な拡散は、これらの距離測定の有効性と効率を評価することの関連性を高めた。 本研究は, ロックステップ測度, スライディング測度, 弾性測度, カーネル測度, 特徴測度, モデル測度, 埋め込み測度という7つのカテゴリに分類される100以上の最先端距離測度を概観する。 包括的な数学的フレームワークを提供するだけでなく、この研究は、一変量および多変量の両方のケースにおいて、これらのカテゴリの区別と応用についても検討している。 本研究は、総合的な収集と洞察を提供することにより、革新的な時系列距離測定の今後の発展の道を開くものである。

関連論文リスト

• Bayesian temporal biclustering with applications to multi-subject neuroscience studies [6.515516311120015]
  本研究では,時間不変な被検体の分割が時間変化による測定の分割を誘導するネスト分割を特徴とする時間的双クラスタリングのためのベイズモデルを提案する。 提案手法は,データ駆動による被検体数および測定クラスター数の決定と,測定分割における変化点数および位置の推定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T20:41:37Z)
• On the Consistency of Fairness Measurement Methods for Regression Tasks [4.4701415309453285]
  本稿では,様々な公正度測定手法の出力の整合性について検討する。 いくつかの公正度測定手法は様々な回帰タスクに対して強い整合性を示すが、特定の回帰タスクでは比較的不整合性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T16:35:23Z)
• Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey [73.74933379151419]
  ディープラーニングに基づくオブジェクトポーズ推定の最近の進歩について論じる。 また、複数の入力データモダリティ、出力ポーズの自由度、オブジェクト特性、下流タスクについても調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:44:22Z)
• Exogenous Data in Forecasting: FARM -- A New Measure for Relevance Evaluation [62.997667081978825]
  FARM - Forward Relevance Aligned Metricという新しいアプローチを導入する。 我々のフォワード法は、その後のデータポイントの変化を時系列に合わせるために比較する角測度に依存する。 第1の検証ステップとして、FARMアプローチの合成信号・代表信号への適用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T15:22:33Z)
• DIR-AS: Decoupling Individual Identification and Temporal Reasoning for Action Segmentation [84.78383981697377]
  完全な教師付きアクションセグメンテーションは、高密度アノテーションによるフレームワイドアクション認識に作用し、しばしば過剰なセグメンテーションの問題に悩まされる。 本研究では, 時間的ピラミッド拡張と時間的ピラミッドプールを併用して, 効率的なマルチスケールアテンションを実現するため, 新たなローカル・グローバルアテンション機構を開発した。 GTEAでは82.8%(+2.6%)、Breakfastでは74.7%(+1.2%)の精度を実現し,本手法の有効性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T20:27:18Z)
• Navigating the Metric Maze: A Taxonomy of Evaluation Metrics for Anomaly Detection in Time Series [0.456877715768796]
  本稿では,時系列異常検出手法の評価に使用される指標について概説する。 20のメトリクスが分析され、詳細に議論され、特定のタスクに対するそれぞれのユニークな適合性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T13:58:06Z)
• Using Entropy Measures for Monitoring the Evolution of Activity Patterns [5.945320097465417]
  在宅移動モニタリングデータを用いて、医療関連事象の発生を示すのにどのように役立つかを示す。 3種類のエントロピー測度、すなわちシャノンのエントロピー、マルコフ連鎖のエントロピー速度、エントロピー生成速度が利用されている。 本研究は,認知症臨床研究で収集した大規模在宅モニタリングデータセットを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T16:54:24Z)
• Scalable Intervention Target Estimation in Linear Models [52.60799340056917]
  因果構造学習への現在のアプローチは、既知の介入目標を扱うか、仮説テストを使用して未知の介入目標を発見する。 本稿では、全ての介入対象を一貫して識別するスケーラブルで効率的なアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、与えられた観測マルコフ同値クラスを介入マルコフ同値クラスに更新することも可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T03:16:56Z)
• What do Bias Measures Measure? [41.36968251743058]
  自然言語処理モデルは、性別、人種、国籍などの保護された属性に関する社会的偏見を伝播させる。 介入を作成し、これらのバイアスと関連する害を緩和するためには、そのようなバイアスを検出して測定することが不可欠である。 本研究は、NLPタスク、メトリクス、データセット、社会的バイアスおよびそれに対応する害の関数として、NLPの既存のバイアス尺度に関する包括的調査を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-07T04:08:47Z)
• A Statistical Analysis of Summarization Evaluation Metrics using Resampling Methods [60.04142561088524]
  信頼区間は比較的広く,信頼性の高い自動測定値の信頼性に高い不確実性を示す。 多くのメトリクスはROUGEよりも統計的改善を示していないが、QAEvalとBERTScoreという2つの最近の研究は、いくつかの評価設定で行われている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T18:28:14Z)
• Domain Divergences: a Survey and Empirical Analysis [47.535524183965464]
  我々は,情報理論,幾何学,高次尺度の3つのクラスからなる分散尺度の分類法を開発する。 我々は,130のドメイン適応シナリオ,3つの異なるNLPタスク,12のばらつき尺度にまたがる相関分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T07:12:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。