Khái niệm cốt lõi
시계열 데이터에서 희귀하지만 높은 신뢰도를 가진 시간 패턴을 효율적으로 발견하는 방법을 제안한다.
Tóm tắt
이 논문은 시계열 데이터에서 희귀하지만 높은 신뢰도를 가진 시간 패턴을 발견하는 RTPMfTS 방법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
RTPMfTS 프로세스: 시계열 데이터를 입력받아 희귀 시간 패턴을 출력하는 end-to-end 프로세스를 제안한다.
RTPM 알고리즘:
계층적 해시 테이블 구조를 사용하여 이벤트와 패턴을 빠르게 검색할 수 있다.
Apriori 원리와 시간 관계의 추이성 속성을 활용한 효과적인 가지치기 기법을 제안한다.
실험 결과:
실제 데이터셋에 대한 실험에서 제안 방법이 기존 방법보다 실행 시간과 메모리 사용량 측면에서 우수한 성능을 보인다.
다양한 분야의 데이터에서 의미 있는 희귀 시간 패턴을 발견할 수 있음을 보여준다.
Thống kê
희귀 강수와 강풍이 교통사고 증가와 관련이 있다.
강설과 저온이 독감 발병과 관련이 있다.
Trích dẫn
"시계열 데이터에서 희귀하지만 높은 신뢰도를 가진 시간 패턴을 효율적으로 발견하는 것은 여전히 해결해야 할 과제이다."
"제안하는 RTPM 알고리즘은 계층적 해시 테이블 구조와 효과적인 가지치기 기법을 통해 희귀 시간 패턴 마이닝의 성능을 크게 향상시킨다."