基于OLAM的时态序列相似搜索研究

时间序列相似搜索是时间序列数据挖掘的一个重要功能,它所面临的最大问题是搜索空间过大、计算过于复杂。本文提出了基于OLAM体系架构的一种时间序列相似模式分层匹配方法。该方法首先利用对时间序列广义移动均值的聚类进行相似搜索的粗匹配,接着通过构造时间序列趋势的相似度,利用此用户对相似度的要求可以进行第二次筛选;最后通过对剩余的时间序列的距离计算,就可以获得最终相似的时间序列。实验分析表明该方法具有良好的性能和OLAM特征。