论文阅读_时序模型Shapelet

基本信息

• 论文题目：《Time Series Shapelets: A New Primitive for Data Mining》
• 论文地址：https://readpaper.com/paper/2029438113
• 相关源码：https://github.com/johannfaouzi/pyts

原理

2009年，Ye和Keogh在KDD上发表论文，首次提出了时序数据中的 Shapelet 的概念。Shapelet是最近邻算法的扩展，它提取最典型的特征子集作为判断依据。

例如：马鞭草和荨麻的叶片很相似，如果将它们的叶片边缘形状整体作为序列建模，则难以区分。

它们的重要差别是叶柄与叶片之间的角度，一个是直角，一个是钝角。因此，如果使用序列中的小片断（子序列）作为序列的表征，就很容易将二者区分开来。

优缺点

优点

• 具有可解释性
• 鲁棒性强
• 相对于最近邻算法速度快

缺点

• 算法相对简单，花费时间较长
• 一般用于二分类和聚类，不支持多分类

用途

• 训练分类模型
• 解释分类原因
• 用于选择时间区间和维度

方法

算法的核心是如何找到最有代表子序列（文章第三部分）。首先使用滑动时间窗口获取所有可能子序列，然后，使用使信息增益高的作为切分策略。

暴力找

其最简单的实现方法包含如下两步：

• 利用穷举方法找到所有可选子序列作为备选项。

• 找到其中信息增益（该子序列能否能更好区分不同类别）最大的片断。
  后面的方法都基于这个算法。

   

  

   

  其中D是训练使用的数据集，取滑动窗口的长度最小为MINLEN，最长为MAXLEN的所有子序列作为候选集Candidates，函数CheckCandidate()用于计算信息增益，具体方法是计算每个时间序列到候选对象的距离。将其放在实数线上，并标注上类别。

   

  

  
  可以看到，如果其中某个候选者，所有正例离它都近，所有反例离它都远，也就是说它可以很好地区分二者，则它的信息增益较大。
  其中一个序列T与了一个子序列S的距离被定义为：
  SubsequenceDist(T, S) = min(Dist(S, S'))

  其中S'是序列T的子序列，在序列T中查找与子序列S最近似的子序列S‘，并计算S到S'间的距离。因此，不需要把叶子方向摆正，只要两片叶子里包含相似的子序列就能找到。

子序列早弃

为减少计算量，在计算过程中发现距离比已知最大的距离还大时，则不再继续计算。

熵剪枝

为减少计算量，在计算过程中如果信息增益比当前值还小，则不再继续计算。

在几种方法中，熵剪枝速度最快

用法

• 安装
  代码集成在pyts包中（1.1K Star），pyts是处理时间序列的类似scikit-learn的函数库。

$ pip install pyts

• 示例：
  基于Shapelet的时间序列分类方法实战
  pyts库的介绍

启发

• 可以将时序看作决策树，子序列看作特征。
• 找到最典型的特征，类似于人的思考方式。