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[书籍资源] 基于 LSH 的 shapelets 转换方法

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杨利霞        

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    发表于 2020-10-29 15:33 |只看该作者 |倒序浏览
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    基于 LSH 的 shapelets 转换方法

    0 I) S2 B  g3 b5 ]1 }4 N. M6 j4 Q2 H3 q4 h5 B/ A- J: I
      e2 W" h8 H$ Z1 f

    , N$ S+ n, U; H" Y, K& ]4 { & I7 g  P- H/ S) V: ?# s
    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
    ' [! C& P& d7 D0 ~2 W1 j9 H" v9 |长的问题,提出了一种基于 LSH的 shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform ,LSHST),
    ( K! ?! {) w$ a( 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* x% `0 v' i- `. z7 k( T+ _  P
    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! Z" e' o9 |# {7 w
    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)、
    " x% ]- L1 L8 z, s+ QClustershapelets(CST)和 Fast shapelet selection(FSS)算法相比,LSHST 在分类精度上最高提升了 20.05%、: v7 o& P4 x5 q) `7 ^
    19.95%和 16.52%,在时间节省程度上最高达 8000 倍、16000 倍和 8.5 倍。 3 ?- s1 [4 B( ^0 _" ^
    - e& K! i! F  @& Z! }/ L
    / W# ]  f2 m. T' a$ `* H

    1 Z! S( U( J" _: q: L- S# }! W" g  [7 E8 i8 c1 b5 p- s7 i0 H
    4 [: a2 G6 B- Z5 x- Q* o9 W

    基于 LSH 的 shapelets 转换方法.pdf

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