基于 LSH 的 shapelets 转换方法

杨利霞

基于 LSH 的 shapelets 转换方法

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# w1 K6 A  ?; v针对基于 shapelets 转换的时间序列分类算法因 shapelets 候选集中存在大量相似序列而造成耗时过
长的问题，提出了一种基于 LSH的 shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform ,LSHST)，
首先提出一种局部敏感哈希函数(LSH)的改进算法，对原始子序列候选集进行逐级过滤筛选，快速挑选出形
0 x* C! D8 Q- _" B态上具有代表性的 shapelets 集合，其次计算集合中 shapelets 的质量，采用覆盖的方法确定将要进行转换的
3 D: O% d0 L! S2 n2 `# C  Y- kshapelets，进一步减小 shapelets 的数量，最后进行 shapelets 转换。实验表明，与 Shapelet transform (ST)、
, U$ P% s4 O: m* n4 vClustershapelets(CST)和 Fast shapelet selection(FSS)算法相比，LSHST 在分类精度上最高提升了 20.05%、
19.95%和 16.52%，在时间节省程度上最高达 8000 倍、16000 倍和 8.5 倍。



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