概率序列上的在线窗口子序列匹配

时间序列数据挖掘是数据分析中重要的分支之一，专注于从序列数据中提取信息和模式。在这个过程中，相似性度量是核心任务之一。欧几里得距离作为基本的相似性度量方法之一，具有线性时间复杂度，但对异常点敏感，且要求比较的序列长度相等。动态时间规整（DTW）作为另一种有效方法，能够测量不同长度时间序列之间的相似性，通过弯曲操作处理等长时间序列，使其匹配到相似趋势上。文章《在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘》提出了一种加速DTW计算的方法，通过滑动窗口将长序列分割为短子序列，并提出了有效的DTW算法来测量子序列间的相似性。数值实验表明，该方法比传统DTW方法更快、更有效。文章还结合在线学习，将DTW应用于实时数据流中，显著提高了算法在时间序列数据挖掘中的性能。

介绍了在MATLAB开发环境中，如何计算函数在所选窗口跨度下时间序列之间的窗口交叉相似度阈值。它涵盖了原始分辨率记录和聚合后的高时间分辨率记录之间的相关性。

subplot函数的调用格式为：subplot(m,n,p)，它能将当前图形窗口分成m×n个绘图区，按行优先编号。每个区域可以独立使用不同的坐标系绘制图形。例如，在图形窗口中，可以同时绘制多条曲线。

多变量时间序列的维度简化模式匹配异常检测是多变量时间序列分析中重要的技术手段。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

序列模式挖掘：在包含多个有序序列的数据集中，每个序列由按特定顺序排列的不同元素构成，每个元素又包含不同的项目。通过设置最小支持度阈值，算法识别频繁出现的子序列，即满足出现频率高于阈值的子序列模式。

CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];

在 Oracle 表中创建序列以生成唯一 ID 或其他值。