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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/ a/ d0 e( ~/ u3 W8 b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
8 H# ^- q) x/ v! m长的问题，提出了一种基于 LSH的 shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform ,LSHST)，
$ f7 q5 y- _1 X5 S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
7 Z3 D: B1 f. N7 Y4 q3 {4 ]& g/ X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%、
% B, i1 c9 e& Z) o19.95%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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