【摘 要】
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时间序列数据压缩是其数据挖掘研究的基础和重要问题,好的时序数据压缩方法应可以极大地降低数据维度、尽可能保留局部和全局特征、算法复杂度尽可能低、降维后的数据重构质量高等。时序数据压缩是近年来的研究热点。本论文以“质量保证的数据流压缩算法及不解压查询算法”课题为背景,主要研究时序数据的压缩方法,重点研究了基于L_∞准则的最优压缩算法。在分析基于L_∞准则的半连续最优分段线性压缩算法基础上,提出了基于最
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时间序列数据压缩是其数据挖掘研究的基础和重要问题,好的时序数据压缩方法应可以极大地降低数据维度、尽可能保留局部和全局特征、算法复杂度尽可能低、降维后的数据重构质量高等。时序数据压缩是近年来的研究热点。本论文以“质量保证的数据流压缩算法及不解压查询算法”课题为背景,主要研究时序数据的压缩方法,重点研究了基于L_∞准则的最优压缩算法。在分析基于L_∞准则的半连续最优分段线性压缩算法基础上,提出了基于最大误差的生成最优混合段的在线PLA算法,并进行算法分析和实验验证。主要研究内容包括:(1)基于L_∞准则的半连续最优分段线性压缩算法:为了在处理时间序列过程中获得质量保证的分析结果,在最优不连续分段近似算法(DisConnAlg)基础上,产生了一种半连续的最优分段近似算法(SemiOptConnAlg),用于在最大误差界限下生成最少数量的半连接直线。此方法提出“半连续”概念,此半连续方式与传统的连续方式区别在于,连接点不一定位于整时刻点,有可能是两个时刻点之间的任意位置。在实现两个不连续线段的半连接时,提出了两个策略“缩减策略”和“扩展策略”。(2)基于最大误差的生成最优混合段的在线PLA算法:为了节省数据存储,减少数据传输,加速数据查询和分析时间,提出了一种新的最优线性时间PLA算法(SemiMixedAlg),该算法用于生成一组混合段(连续段和断开段),保证最大误差和最小化存储。高效的“Trying-length”策略被设计,旨在确定断开段的位置,以最小化混合段的存储。(3)SemiOptConnAlg和SemiMixedAlg两种算法实验:采用UCR时间序列存档的43个数据集,将误差范围设置为值范围的2.5%,5%和10%,在Eclipse中用C++编码,将SemiOptConnAlg与连续和不连续算法在生成段数、存储和运行时间上做了对比实验,并进行了结果分析;SemiMixedAlg与PipeMixedAlg算法在时间成本和内存成本上进行对比试验,并与SemiConnAlg进行结果分析。
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