基于子序列全连接和最大团的时间序列模体发现算法

摘要 针对时间序列模体发现算法计算复杂，并且无法发现多实例模体的问题，提出基于子序列全连接和最大团的时间序列模体发现（TSSJMC）算法。首先，使用快速时间序列子序列全连接算法求得所有子序列之间的距离，生成距离矩阵；然后，设置相似性阈值，将距离矩阵转化为邻接矩阵，构造子序列相似图；最后采用最大团搜索算法从相似图中搜索最大团，最大团的顶点对应的时间序列为包含最多实例的模体。在公开的时间序列数据集上进行实验，选用已有的能够发现多实例模体的Brute Force和Random Projection算法作为对比对象，分别从准确性、效率、可扩展性和鲁棒性对TSSJMC算法进行分析并获得了客观的评判结果。实验结果表明，与Random Projection算法相比，TSSJMC算法在效率、可扩展性和鲁棒性法方面均有明显优势；与Brute Force算法相比，TSSJMC算法发现的模体实例数量虽略低，但其效率和可扩展性都优于Brute Force算法。因此，TSSJMC是质量和效率相平衡的算法