时间序列时序关联规则挖掘研究(9)

里！垦！！！竺！１２１里！里２型尘１２１１兰！１２里竺！！！坚坚竖！！里竺！兰塑！！

ｓｅｒｉｅｓｄａｔａｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｏｔｈｅｌａｓｔｓｔｅｐ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．Ｉｎｅｖｅｒｙｓｔｅｐ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｃｏｍｂｓｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈ，ｔｅｓｔｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓ，ｏｆｆｅｒｓｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔａｎｄｐｒｏｖｅｓｉｔ．Ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｍｉｎｉｎｇｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓａｈｏｔｉｓｓｕｅ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｉｔｉｎｔｈｅｌａｓｔ

ｃａｎｐａｒｔ．Ｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｂｅｉｎｃｌｕｄｅｄａｓｆｏｌｌｏｗｓ．

（１）Ｉｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａｐｒｅ—ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ

ｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｏｕｔｌｉｅｒｎｏｉｓｅｄａｔａｂａｓｅｄｄａｔａｖａｒｉａｎｃｅｒａｔｉｏ．Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｕｓｕａｌｌｙ

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ｏｎｐｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｗｈｅｔｈｅｒ

ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｄａｔａ．Ｔｈｅ

ｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅａｄａｔｕｍｉｓｔｈｅｏｕｔｌｉｅｒ，ｄｅｐｅｎｄｓＵＳｅＳｉｔｓｖｉｂｒａｎｃｙｗｉｔｈａｕｔｈｏｒｄａｔａｖａｒｉａｎｃｅｒａｔｉｏｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａｔｏｖｉｂｒａｎｃｙ，ａｎｄｔｈｅｎｏｆｆｅｒｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｏｕｔｌｉｅｒｎｏｉｓｅｄａｔａ．

（２）Ｉｎ

ｄｉｓｔａｎｃｅ

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ｎｏｔｓｕｉｔａｂｌｅａｎｄｔｈｅｍｅｔａ－ｐａｔｔｅｒｎｖｅｃｔｏｒｄｉｓｔａｎｃｅｍｅｔｈｏｄｂｏｔｈａｒｅｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｗｈｅｎｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｍｅｔａｐａｔｔｅｒｎｓ．Ａｉｍｉｎｇｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｔｙｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｐａｔｔｅｒｎ，ｔｈｅｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｏｆｆｅｒｓｗｅｉｇｈｔｅｄ

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（３）Ｉｎ

ｆｏｒｗａｒｄｓｔｈｅｔｈｅａｃｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｐｕｔｓｌａｙｅｒｅｄｍｅａｎｓ．Ｔｈｅ

ｒｕｌｅｓｔｉｍｅｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｔｈｅａｎｄ．．．ｏｆａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ

ａｎｄｏｆｃａｎａｃｑｕｉｒｉｎｇｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ，ｗｅｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｉｎｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｎｇｔｈｄｉｖｉｄｅｔｈｅｂｅｆｏｒｅｒｏｆＳＯｔｈｅｎｍｉｎｅ，ｔｈａｔｉｓｃａｌｌｅｄｔｈｅ

ｌａｙｅｒｅｄｍｉｎｉｎｇｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｎｄｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｏｔｈｅｒｍｉｎｉｎｇｗａｙｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｈｅｂｅｆｏｒｅｒｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｎｇｔｈ，ｉｔｈａｓｔｈｅｕｎｉｑｕｅ４