BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
motif discovery
搜索结果 - 4
AAAI
提升双层图自我监督预训练，结合模式发现
我们提出了一种新颖的解决方案，双层图自监督预训练与图形模体发现（DGPM），通过引入独特的双层预训练结构来解决拓扑学习有限，依赖人类知识和多级交互无力等挑战。在 15 个数据集上的大量实验证实了 DGPM 的有效性和普适性，在无监督表示学习
→
PDF
7 months ago
具有增量最近邻的强鲁棒性时间序列链发现
本研究提出了一个能够更好地定位时序连续演化模式的时间序列链 (TSC) 定义，并提出了两个新的链质量评估指标，在实际数据检验时显著更具鲁棒性，能够揭示多个现实世界数据集中有意义规律。
PDF
2 years ago
Motiflets -- 时间序列中基序的快速准确检测
本文提出了一种新方法称为 k-Motiflets，将 motif discovery 颠倒了过来，使用基于 k 个重复片段的算法来避免繁杂、不可预知的规则，此外还有自动确定输入参数的扩展功能。实现了无需先验知识就能提取有意义的 motif
→
PDF
2 years ago
矩阵剖面 XXII: 在动态时间规整下精确发现时间序列模式
本文介绍了一种可扩展的准确方法，用于使用动态时间扭曲 (DTW) 发现时间序列 Motifs，该方法可以在时间和较低下限的紧密度之间自动执行最佳权衡，并且在现实设置下，该算法可以删除多达 99.99％的 DTW 计算。
PDF
4 years ago
Prev
Next