• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Иванова, Е. В. Внедрение концепции матричного профиля в реляционную СУБД для интеллектуального анализа временных рядов / Е. В. Иванова, М. Л. Цымблер. - DOI 10.14529/cmse210305. - Текст : непосредственный // Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет). Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия "Вычислительная математика и информатика" : журнал. - 2021. - Том 10, N 3. - С. 72-87. - Библиогр. в конце ст.
    (Шифр в БД У5120/2021/10/3)
    ГРНТИ УДК
    50004.62
    28.23.39004.65

    Рубрики:
    Системы управления банками данных -- Интеллектуальные базы знаний

    Кл.слова (ненормированные): временные ряды -- матричный профиль -- postgresql -- influxdb -- opentsdb
    Аннотация: В настоящее время большие временные ряды используются в широком спектре предметных областей. Современные системы управления базами данных временных рядов (СУБД-ВР) предлагают, однако, скромный набор встроенных инструментов и средств для интеллектуального анализа данных. Использование сторонних систем интеллектуального анализа временных рядов приводит в связи с этим к нежелательным накладным расходам на экспорт данных вне СУБД-ВР, преобразование данных и импорт результатов анализа. В то же время актуальной научной задачей является внедрение методов интеллектуального анализа данных в реляционные СУБД (РСУБД), которые доминируют на рынке средств управления данными. Однако пока отсутствуют разработки по внедрению методов интеллектуального анализа временных рядов в РСУБД. В статье предлагается подход к управлению и интеллектуальному анализу временных рядов внутри РСУБД на основе концепции матричного профиля. Матричный профиль представляет собой структуру данных, которая для каждой подпоследовательности временного ряда сохраняет индекс и расстояние до ее ближайшего соседа (подпоследовательности ряда, наиболее похожей на данную). Матричный профиль служит основой для обнаружения лейтмотивов (шаблонов), аномалий и других примитивов интеллектуального анализа временных рядов. Описанный подход реализован в РСУБД PostgreSQL. Представлены результаты вычислительных экспериментов, показавшие более высокую эффективность предложенного подхода по сравнению с СУБД-ВР InfluxDB и OpenTSDB.
    Доп. точки доступа:
    Цымблер, М.Л.

    Экз-ры полностью У5120/2021/10/3
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽