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隨著計算機軟、硬件的進步，人們利用信息技術產生和搜集數據的能力大幅度提高。
作為數據挖掘的重要研究課題之一，時間序列的挖掘與預測近幾年發展迅速。本文對時間序列的分段線性化表示進行了研究，采用新的分段線性化表示方法建立了序列相似性度量準則，彌補了以往度量準則對時間軸上伸縮的變化敏感的問題。新的表示方法和相似性度量準則使時間序列數據更容易應用傳統的數據挖掘方法。
近十幾年來，隨著計算機軟、硬件的迅速發展，人們利用信息技術產生和搜集數據的能
力大幅度提高，數以千萬計的數據庫被用于商業管理、政府辦公、科學研究和工程開發等方面。數據采集工具的進步使我們擁有了數量龐大的數據。如何從海量數據中及時發現有用的知識，提高信息利用率，并將這些有用的信息和知識運用到實際工作中去成為一個迫切需要解決的問題。因此，數據挖掘(Data Mining， DM)通常又稱為數據庫知識發現(Knowledge Discovery in Database， KDD)的需求越來越強烈。而在時間序列的數據挖掘研究中，相似性搜索更是一個重要的研究內容，這主要是受到實際需要的驅使而產生的。時間序列相似性研究中有效的數據描述是提高相似性搜索效率和減少搜索時間的關鍵。
作為數據挖掘的重要研究課題之一，時間序列的挖掘與預測近幾年發展迅速。本文對時間序列的分段線性化表示進行了研究，采用新的分段線性化表示方法建立了序列相似性度量準則，彌補了以往度量準則對時間軸上伸縮的變化敏感的問題。新的表示方法和相似性度量準則使時間序列數據更容易應用傳統的數據挖掘方法。
近十幾年來，隨著計算機軟、硬件的迅速發展，人們利用信息技術產生和搜集數據的能
力大幅度提高，數以千萬計的數據庫被用于商業管理、政府辦公、科學研究和工程開發等方面。數據采集工具的進步使我們擁有了數量龐大的數據。如何從海量數據中及時發現有用的知識，提高信息利用率，并將這些有用的信息和知識運用到實際工作中去成為一個迫切需要解決的問題。因此，數據挖掘(Data Mining， DM)通常又稱為數據庫知識發現(Knowledge Discovery in Database， KDD)的需求越來越強烈。而在時間序列的數據挖掘研究中，相似性搜索更是一個重要的研究內容，這主要是受到實際需要的驅使而產生的。時間序列相似性研究中有效的數據描述是提高相似性搜索效率和減少搜索時間的關鍵。
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