基于 LSH 的 shapelets 转换方法

杨利霞

基于 LSH 的 shapelets 转换方法

9 h6 x# H9 h2 ^9 R; H& {
1 q: G0 P- k( f: m+ H1 _

$ A- n: d! H1 t* g5 p' `6 ?
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)，
" ^/ H, q- Y+ O/ N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
* N2 j9 d+ f: Y3 l9 m. {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
shapelets，进一步减小 shapelets 的数量，最后进行 shapelets 转换。实验表明，与 Shapelet transform (ST)、
3 b8 d- K6 |" j6 w8 k; ~Clustershapelets(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。

# [. {) W1 M& ?
( v: K* B/ s1 n9 @# V0 s

: E; u# X! Q* s& d! g9 v- H% b1 F) V