論文の概要: A Selective Temporal Hamming distance to find patterns in state transition event timeseries, at scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01440v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 09:24:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.777603
• Title: A Selective Temporal Hamming distance to find patterns in state transition event timeseries, at scale
• Title（参考訳）: 状態遷移事象のパターンを大規模に見つけるための選択的時間ハミング距離
• Authors: Sylvain Marié, Pablo Knecht,
• Abstract要約: 我々は、状態遷移イベント時間(STE-ts)を定義し、新しい選択時間ハミング距離(STH)を提案する。 STHは、ハムミングとジャカードのメトリクスを再サンプリングし、精度と計算時間を改善するとともに、関心のある複数の状態にフォーカスする能力を一般化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrete event systems are present both in observations of nature, socio economical sciences, and industrial systems. Standard analysis approaches do not usually exploit their dual event / state nature: signals are either modeled as transition event sequences, emphasizing event order alignment, or as categorical or ordinal state timeseries, usually resampled a distorting and costly operation as the observation period and number of events grow. In this work we define state transition event timeseries (STE-ts) and propose a new Selective Temporal Hamming distance (STH) leveraging both transition time and duration-in-state, avoiding costly and distorting resampling on large databases. STH generalizes both resampled Hamming and Jaccard metrics with better precision and computation time, and an ability to focus on multiple states of interest. We validate these benefits on simulated and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 離散事象系は自然の観察、社会経済科学、産業システムの両方に存在している。 信号は遷移イベントシーケンスとしてモデル化され、イベント順序のアライメントを強調するか、カテゴリー的または順序的な状態のタイムリーとしてモデル化される。 本研究では、状態遷移イベント時間(STE-ts)を定義し、遷移時間と状態中の持続時間の両方を活用して、大規模データベース上でのコストと歪みを回避し、新しい選択時間ハミング距離(STH)を提案する。 STHは、ハムミングとジャカードのメトリクスを再サンプリングし、精度と計算時間を改善するとともに、関心のある複数の状態にフォーカスする能力を一般化している。 これらの利点をシミュレーションおよび実世界のデータセットで検証する。

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