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Castor：用于快速准确的时间序列分类的竞争形状片段
通过组织 shapelets 并使其在不同时间上竞争来构建多样的特征表示，Castor 算法利用 shapelets 对时间序列进行转换，通过广泛的实证研究证明 Castor 提供了比多个最先进的分类器更准确的转换，并且在广泛的消融研究中，
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4 months ago
SS-shapelets: 代表性描迹的半监督时间序列聚类
本研究提出了一种半监督时间序列聚类方法（SS-Shapelets），利用少量标记和传播伪标记的时间序列来发现代表性的形状片段，从而提高聚类准确性，并在 UCR 时间序列数据集上进行了验证。
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a year ago
AUTOSHAPE: 一种基于自编码器 - 形状子序列的时间序列聚类方法
本文提出了一种新的自动编码器形状子序列 (AUTOSHAPE) 方法，该方法采用了最新的自监督损失指导潜在表示学习，并引入多样性损失来选择统一空间中的区分嵌入，以从时间序列子序列中确定高质量的可变长度形状子序列，并且将自动编码器用于生成高质
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2 years ago
AAAI
Time2Graph: 动态形态元素重访时间序列建模
本研究提出基于两层时间因素的时序感知形状子序列提取方法，以及形状子序列演化图谱，并将其应用于图嵌入算法中以获得更加准确和解释性的时间序列建模。实验证明，该方法在公共数据集和真实数据集中都取得了较好的效果。
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5 years ago
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