موجات Haar للبحث الفعال عن التشابه في السلاسل الزمنية: مع أو بدون تشوه زمني

نتناول معالجة البحث في السلاسل الزمنية بناءً على تعريفين مهمين للمسافة: المسافة الإقليدية ومسافة التشوه الزمني. تقوم الطريقة التقليدية بتقليل الأبعاد بواسطة تحويل فورييه التمييزي. نطبق تقنية تحويل موجة Haar ونقترح استخدام تطبيع مناسب بحيث تضمن الطريقة عدم وجود إقصاء خاطئ بالنسبة للمسافة الإقليدية. وجدنا أن هذه الطريقة تتمتع بأداء تنافسي من خلال تجاربنا. لا يمكن لمقياس المسافة الإقليدية التعامل مع تغييرات الزمن في الأنماط. فهي تفشل في مطابقة نفس أنماط الصعود والهبوط في تسلسلات ذات مقياس مختلف. مقياس المسافة الذي يتعامل مع هذه المشكلة هو مسافة التشوه الزمني. ومع ذلك، فإن تعقيد حساب دالة مسافة التشوه الزمني مرتفع. أيضًا، بما أن مسافة التشوه الزمني ليست مقياسًا، فإن معظم تقنيات الفهرسة لن تضمن أي إقصاء خاطئ. نقترح استراتيجيات فعالة للتخفيف من مشاكل التشوه الزمني. نقترح وظيفة تقريبية تعتمد على موجة Haar لمسافة التشوه الزمني، تُسمى التشوه الزمني بدقة منخفضة، مما يؤدي إلى تقليل الحسابات من خلال التنازل عن قدر ضئيل من الدقة. نطبق دالتنا التقريبية على البحث عن التشابه في قواعد بيانات السلاسل الزمنية، ونظهر من خلال التجربة أنها فعالة للغاية في تقليل عدد الإنذارات الكاذبة في البحث عن التشابه.