דילוג לניווט ראשי דילוג לחיפוש דילוג לתוכן הראשי

Computing Pure Consecutive Maximal Periodic Patterns with k Δ-Errors in Raw and Compressed Data

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

Identifying periodic patterns in time series data is crucial for uncovering hidden structures and predicting future events. Recognizing meaningful periodic patterns in real data requires handling approximation criteria since periodic phenomena are usually inexact. This paper introduces a suitable criterion and focuses on detecting Consecutive Periodic Patterns (CPPs) with k Δ-errors, where k bounds the number of errors and Δ limits the size of the error. We develop efficient algorithms to detect the Longest Pure Consecutive Maximal Periodic Pattern with bounded errors in both raw and compressed data, the latter by means of the Arithmetic Progressions Tree (APT) data structure.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings - DCC 2026
כותר משנה של פרסום המארח2026 Data Compression Conference
עורכיםAli Bilgin, James E. Fowler, Joan Serra-Sagrista, Yan Ye, James A. Storer
מוציא לאורInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
עמודים93-102
מספר עמודים10
מסת"ב (אלקטרוני)9798331582616
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2026
אירוע2026 Data Compression Conference, DCC 2026 - Snowbird, ארצות הברית
משך הזמן: 24 מרץ 202627 מרץ 2026

סדרות פרסומים

שםData Compression Conference Proceedings
ISSN (מודפס)1068-0314
ISSN (אלקטרוני)2375-0359

כנס

כנס2026 Data Compression Conference, DCC 2026
מדינה/אזורארצות הברית
עירSnowbird
תקופה24/03/2627/03/26

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Computing Pure Consecutive Maximal Periodic Patterns with k Δ-Errors in Raw and Compressed Data'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי