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出現確率の幾何学的性質を用いたセグメント高速探索法

机译:段使用外观概率的几何属性进行快速搜索方法

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摘要

セグメントの高速探索法であるActive探索法をより効率化するためにクラスタリングによる枝刈手法が提案されている。本報告では出現確率の時系列の幾何学的な性質を利用したセグメント探索法を述べその有効性を実験的に評価する。提案法は数学的な距離の持つ三角不等式を用いて枝刈判定を行う方法である。 高速化のために時系列の区分化及びクラスタリングにより作成する代表ベクトル間の距離行列を用いる。 実験の結果、従来のActive探索法に比べて26-36倍程度の高速化が実現できることさらに提案法と二分探索法を組み合せることによりさらに高速化が可能であることを示す。
机译:已经提出了通过群集缺少的方法来更高效的活动搜索方法,这是一个高速搜索的段。 在本报告中,我们描述了使用外观概率的时间序列的几何性质进行了实验评估其有效性的分段搜索方法。 所提出的方法是使用三角不平等与数学距离进行修剪确定的方法。 由时间序列分区和聚类来加速的代表向量之间的距离矩阵。 作为实验的结果,比传统的有源搜索方法高达26-36倍,还可以示出通过组合次要搜索方法可以进一步加速所提出的方法和双向搜索方法。

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