基于 LSH 的 shapelets 转换方法

杨利霞

基于 LSH 的 shapelets 转换方法

2 k! E- s; L, B: r- l
2 ~7 ]0 E9 f1 ]; _6 Y
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
% C4 {: n* a! Q6 f7 O长的问题，提出了一种基于 LSH的 shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform ,LSHST)，
( v$ f* }  [2 }$ a! e- h2 q3 a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
2 D0 l7 R$ l( @; j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)、
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。

: d7 T' t8 W) v5 u# w' r: Z

& A  ~! V0 {) o6 L& S