PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2001 | Systemy wspomagania organizacji SWO'2001 | 265--273
Tytuł artykułu

Zastosowanie miar podobieństwa w analizie danych temporalnych

Autorzy
Warianty tytułu
Similarity Measures in Temporal Data Analysis
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Jednym z obszarów badawczych systemu analizy danych i odkrywania wiedzy jest analiza danych temporalnych odwołująca się do pojęcia podobieństwa. W artykule przedstawiono główne zagadnienia związane z tą tematyką.
EN
Most of our knowledge comes from a history. There are many statistical tools and measures used in historical data analysis. But in many cases computing trends, correlations, moving average and others isn't possible or isn't enough. In that situations similarity measures may be a very useful tool for analyzing historical data. The article describes key problems of using similarity measures for analysing temporal data: building measures, constructing appropriate algorithms and the role of similarity measures in data mining and knowledge discovering. (original abstract)
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna w Katowicach
Bibliografia
  • Agrawal R., Faloutsos Ch., Swami A.: Efficient Similarity Search in Seąuence Databases, Proc of the 4lh Intl. Conf. On Foundation of Data Organization and Algorithms, Chicago, 1993.
  • Agraval R., Lin K., Sawhney H., Shim K.: Fast similarity search in tiie presence of noise, scaling and translation in time-series databases, VLDB. 1995.
  • Agraval R., Psaila G., Wimmers E., Zait M.: Querying Shapes of Histories, VLDB, 1995.
  • Chakrabarti S., Sarawagi S., Dom B.: Mining suprising patterns using temporal description length, 24th VLDB Conference New York, 1998.
  • Das G., Gunopulos D., Mannila H.: Finding Similar Time Series, PKDD, 1997.
  • Dong G., Li J.: Efficient Mining of Emerging patterns: Discovering trends and Differences, 5lh ACM SIGKDD Intl. Conf. on Knowledge Discovery & Data Mining, San Diego, 1999.
  • Han J., Kamber M.: Data Mining: Concepts and Techniques, Academic Press, 2001.
  • Jagadish H., Mendelzon A., Milo T.:Similarity-Based Queries, Proc of the 14th ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database Systems (PODS'95), 1995.
  • Jagadish H., Mendelzon A., Milo T.: Similarity-Based Queries, Proc.of the ACM PODS Conf. San Jose, CA, 1995.
  • Kania K. Odkrywanie i wyszukiwanie wzorców w szeregach czasowych, Prace naukowe AE Wrocław nr 891, Wrocław, 2001.
  • Keogh E., Pazzani M.: A simple Dimensionality reduction Technique for fast similarity search in large time series databases, 4lh Pacific-Asia Conf. On Knowledge Discovery and Data Mining, Kyoto, 2000.
  • Keogh E., Pazzani M.: An enhanced representation of time series which allows fast and accurate classification, clustering and relevance feedback, Proc, of the 4lh Intl. Conf. of Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI Press, 1998.
  • Keogh E., Pazzani M.: Relevance feedback retrieval of time series data, 22"d Intl. ACM-SIGIR Conf. On Research and Development in Information Retrieval, 1999.
  • Mannila H., Ronkainen P.: Similarity of event sequences, Proc, of the 4lh Intl. Workshop on Temporal Representation and Reasoning (TIME'97), Daytona Beach, 1997.
  • Rafiei D., Mendelzon A..- Similarity-Based Queries for Time Series Data, ACM SIGMOD, Tuscon, Arizona, 1997.
  • Toivonen H.: Discovery of Frequent Patterns in Large Data Collections, Report A-1996-5, University of Helsinki, 1996.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000011086

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.