一种基于极大模体邻居的多维时间序列模体挖掘方法

本发明公开了一种基于极大模体邻居的多维时间序列模体挖掘方法。步骤为：(1)单维模体挖掘。利用CacheSTOMP算法计算各维度时间序列距离矩阵，根据用户预设的相似度阈值提取相似子序列集合，接着剔除平凡匹配后得到单维K‑Motifs模体。(2)构建极大模体邻居集合。根据模体实例起始索引，对模体实例进行升序排序，得到全局模体实例信息。在排序结果上使用邻居窗口进行滑动探测，构建全量的极大模体邻居集合。(3)多维模体发现。提取极大模体邻居公共集，得到最终的多维模体集合。传统方法在挖掘多维模体的过程会产生冗余低维模体的问题，以及多维模体组合遗漏的问题。本发明利用邻居窗口在全局排序结果上进行滑动窗口探测构建极大模体邻居，从而实现对多维模体组合的全量挖掘，避免了产生低维冗余模体的问题，还解决了基于贪心思想构建模体邻居导致的多维模体组合遗漏的问题。