The problem of finding unusual time

The problem of finding unusual time series has recently
attracted much attention, and several promising methods
are now in the literature. However, virtually all proposed
methods assume that the data reside in main memory. For
many real-world problems this is not be the case. For example, in astronomy, multi-terabyte time series datasets are
the norm. Most current algorithms faced with data which
cannot fit in main memory resort to multiple scans of the
disk/tape and are thus intractable. In this work we show
how one particular definition of unusual time series, the
time series discord, can be discovered with a disk aware algorithm. The proposed algorithm is exact and requires only
two linear scans of the disk with a tiny buffer of main memory. Furthermore, it is very simple to implement. We use the
algorithm to provide further evidence of the effectiveness of
the discord definition in areas as diverse as astronomy, web
query mining, video surveillance, etc., and show the efficiency of our method on datasets which are many orders of
magnitude larger than anything else attempted in the literature

Kết quả (Việt) 1:

Vấn đề của việc tìm kiếm chuỗi thời gian không bình thường có gần đâythu hút nhiều sự chú ý, và một số phương pháp triển vọngđang ở trong các tài liệu. Tuy nhiên, hầu như tất cả đề nghịphương pháp này giả sử rằng các dữ liệu nằm trong bộ nhớ chính. Chonhiều vấn đề thế giới thực, điều này là không là các trường hợp. Ví dụ, trong thiên văn học, đa-terabyte thời gian loạt datasetschuẩn. Thuật toán mới nhất phải đối mặt với dữ liệu màkhông thể phù hợp trong bộ nhớ chính khu nghỉ mát để quét nhiều của cácđĩa/băng và được như vậy intractable. Trong công việc này chúng tôi chỉlàm thế nào một định nghĩa cụ thể trong thời gian không bình thường series, cácthời gian loạt bất hòa, có thể được phát hiện với một thuật toán biết đĩa. Các thuật toán được đề xuất là chính xác và đòi hỏi phải chỉhai tuyến tính quét đĩa với một bộ đệm nhỏ của bộ nhớ chính. Hơn nữa, nó là rất đơn giản để thực hiện. Chúng tôi sử dụng cácCác thuật toán để cung cấp thêm bằng chứng về hiệu quả củađịnh nghĩa bất hòa trong các lĩnh vực đa dạng như thiên văn học, webtruy vấn khai thác mỏ, giám sát video, vv, và hiển thị hiệu quả của phương pháp của chúng tôi trên datasets có nhiều đơn đặt hàng củatầm quan trọng lớn hơn bất cứ điều gì khác đã cố gắng trong văn học

Kết quả (Việt) 2:

Các vấn đề của việc tìm kiếm chuỗi thời gian thời gian gần đây đã
thu hút nhiều sự chú ý, và một số phương pháp đầy hứa hẹn
đang trong văn học. Tuy nhiên, hầu như tất cả các đề xuất
phương pháp giả định rằng các dữ liệu trong bộ nhớ chính. Đối với
nhiều vấn đề trong thế giới thực này không phải là trường hợp. Ví dụ, trong thiên văn học, đa-terabyte bộ dữ liệu chuỗi thời gian là
chuẩn mực. Hầu hết các thuật toán hiện nay phải đối mặt với các dữ liệu mà
không thể phù hợp trong khu nghỉ mát bộ nhớ chính để nhiều quét các
ổ đĩa / băng và do đó khó chữa. Trong công trình này, chúng ta thấy
làm thế nào một định nghĩa cụ thể của chuỗi thời gian bất thường,
hàng loạt bất hòa thời gian, có thể được phát hiện với một thuật toán nhận đĩa. Các thuật toán được đề xuất là chính xác và chỉ đòi hỏi
hai lần quét tuyến tính của đĩa với một bộ đệm nhỏ của bộ nhớ chính. Hơn nữa, nó rất đơn giản để thực hiện. Chúng tôi sử dụng các
thuật toán để cung cấp thêm bằng chứng về hiệu quả của
các định nghĩa bất hòa trong các lĩnh vực khác nhau như thiên văn học, web
khai thác truy vấn, giám sát video, vv, và cho thấy hiệu quả của phương pháp của chúng tôi trên các tập dữ liệu mà rất nhiều đơn đặt hàng của các
cường độ lớn hơn so với bất cứ điều gì khác cố gắng trong văn học