SO SÁNH HIỆU QUẢ GIỮA HAI ĐỘ ĐO EUCLIDE VÀ DTW DÙNG TRONG KHÁM PHÁ MOTIF TRÊN CHUỖI THỜI GIAN

Tóm tắt

Nghiên cứu về cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian dựa trên việc truy xuất hiệu quả các mẫu chưa biết và thường gặp trong chuỗi thời gian, được gọi là motif, đã thu hút nhiều sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu gần đây. Những motif này rất hữu ích cho việc khám phá dữ liệu và cho lời giải của nhiều bài toán trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu và đánh giá hiệu quả của việc sử dụng cả hai phương pháp đo khoảng cách Euclide và Dynamic Time Warping (DTW), sử dụng thuật toán Brute-force và Mueen - Keogh (MK), trong đó thuật toán MK đã thực hiện hiệu quả về thời gian và độ chính xác của bài toán đề khám phá các motif. Hiệu quả của phương pháp này đã được chứng minh thông qua thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu thực.