【发布时间】：2013-05-14 14:31:08
【问题描述】：
我有多个时间序列表示为多个整数列表（在主内存中，而不是在数据库中）。我需要在所有系列中执行快速搜索以找到特定模式。
例如，检测模式 [ (0,1), (3,2), (4,1) ] 其中 (x,y) x = time, y = # series。
我在谷歌上搜索了模式检测、模式匹配，但似乎有数千种算法，而且我大部分时间都不太明白与我的问题的关系。 我可以做第一个想到的想法，比如，对于每个点，根据模式检查到特定火车上下一个点的距离，等等。
我需要关于从哪里开始的指导，因为我对所有这些研究人员的出版物感到困惑！
非常感谢
尼哥
规范：我将进行多次传递，并带有相关的抖动。 例如，让我们采用上面定义的模式。对于第一遍，我需要匹配精确的模式。第二遍，我需要匹配抖动为 1 的模式 -> [ (0,1), ( 3 +- 1, 2) (4 +- 1, 1) ], 第二遍 -> [ (0,1), (3 +- 2, 2) (4 +- 1, 1) ] 等。抖动上升到五个。 只有第一个“事件”（时间，# serie）始终是“恒定的”。
我还需要补充一点，时间序列中的最大时间在10万左右，所以可以转换成0和1的“位串”。
编辑：特定时间的价值无关紧要，我什至没有。它只是在不同时间和位置的一系列“事件”（事件发生在哪个系列）。所有事件都是平等的。 （论文有时会检测到具有双重价值等的模式，但在这里它是无用的）
【问题讨论】：
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您需要近似匹配，还是只需要精确匹配？
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我添加了更详细的规范:)
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除了搜索“模式匹配”之外，还尝试搜索时间序列数据的“查询”或“索引”，这会产生例如this paper、this paper 和 this thesis。
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您是否也在寻找速度，或者只是任何可行的方法？
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速度很关键，内存使用并不重要。它是用于科学程序的。
标签： java algorithm pattern-matching design-patterns