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Large-Scale Time Series Analytics

机译:大规模时间序列分析

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摘要

More and more data is gathered every day and time series are a major part of it. Due to the usefulness of this type of data, it is analyzed in many application domains. While there already exists a broad variety of methods for this task, there is still a lack of approaches that address new requirements brought up by large-scale time series data like cross-domain usage or compensation of missing data. In this paper, we address these issues, by presenting novel approaches for generating and forecasting large-scale time series data.
机译:每天收集的数据越来越多,时间序列是其中的主要部分。由于此类数据的有用性,因此可以在许多应用程序域中对其进行分析。尽管已经有各种各样的方法可以完成此任务,但是仍然缺少解决大规模时间序列数据带来的新要求的方法,例如跨域使用或丢失数据的补偿。在本文中,我们通过提出用于生成和预测大规模时间序列数据的新颖方法来解决这些问题。

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