基于 LSH 的 shapelets 转换方法

杨利霞

基于 LSH 的 shapelets 转换方法

' a, r/ D3 z2 K5 x; w5 Z. g

+ T8 B: c$ \+ r( D. @5 ~0 W5 H7 p- @
7 B/ O8 m  o- V: k# f2 C
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
" H( E! g- C% z. l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 A4 e; Q+ L* ]: Y, q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
9 Q2 ^. j/ B& Cshapelets，进一步减小 shapelets 的数量，最后进行 shapelets 转换。实验表明，与 Shapelet transform (ST)、
2 {( o+ @" m8 AClustershapelets(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。

" t% E  @8 j4 }5 W% K1 j

& o$ \$ C! X6 L6 M% L4 g0 `1 u