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时间序列数据挖掘综述
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学计算机学院,西安710072, [2]西安科技大学建筑与土木工程学院,西安710054
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50474041)
中文摘要:

在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上,讨论了时间序列数据挖掘的最新进展,对各种学术观点进行了比较归类,并预测了其发展趋势。内容涵盖了时间序列数据变换、相似性搜索、预测、分类、聚类、分割、可视化等方面,为研究者了解最新的时间序列数据挖掘研究动态、新技术及发展趋势提供了参考。

英文摘要:

Based on analyzing many literatures about time series data mining, this paper showed the development, academic opinions and proposed about time series data mining recently. The contents contained data transformation, similarity match, prediction, classification, clustering, segmentation and visualization of time series. The aim was to compare and classify these literatures and put forward reference for scholars who research development, new techniques and trends of time series data mining.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049