HOT SAXという、例外的な部分系列を発見するための手法が考え出されているようです。以下にAbstractの日本語訳を書いておきますが、いつもの通り参考程度に。。。
HOT SAX: 例外的部分時系列の発見アルゴリズムとその利用
この研究では、例外的時系列の発見という新しい問題を紹介する。例外的時系列(Time series discords)とは、長い時系列データの中で、他の部分時系列と比較して最も異なる部分時系列のことである。従って、HOT SAXアルゴリズムは時系列の中で最も普通でない部分系列の意味を発見する。例外的時系列はデータマイニングやクラスたリングの性能改善、例外の除去、集約化(summarization)、例外発見(anomaly detection)など、多くの使用法がある。我々がこれから示すように、特に例外発見に効果がある。なぜならば、HOTSAXアルゴリズムは、これまでの例外発見アルゴリズムにみられる多くのパラメータを必要とせず、部分系列の長さという直感的なパラメータ１つだけを必要とするからである。例外的時系列を発見するためにブルートフォースアルゴリズムを用いた場合、時系列の長さの2乗のオーダーが必要であるのに対して、このアルゴリズムが3から4乗速いことを示す。我々は実験のさまざまなデータを用いてアルゴリズムを評価する。特に、スペースシャトルの遠隔操作、薬品、調査、産業での例外系列の有用性を紹介する。また、さまざまな分野のデータを用いて100万を超える実験により、このアルゴリズムの有用性を示す。
[pdf]HOT SAX: Finding the Most Unusual Time Series Subsequence: Algorithms and Applications
Welcome to the SAX
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