Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/31240
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorโชติรัตน์ รัตนามหัทธนะ-
dc.contributor.authorพจน์ สัจจิพานนท์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2013-05-23T12:55:54Z-
dc.date.available2013-05-23T12:55:54Z-
dc.date.issued2551-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/31240-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2551en
dc.description.abstractงานวิจัยด้านการทำเหมืองข้อมูลอนุกรมเวลาส่วนมากได้มุ่งเน้นการพัฒนาประสิทธิภาพทั้งในด้านความแม่นยำและความเร็ว อย่างไรก็ตาม สำหรับงานวิจัยที่ผ่านมามักเกิดภาวะถ่วงดุลกันระหว่างประสิทธิภาพทั้งสองด้าน วิธีการค้นหาข้อมูลตามความคล้ายที่ใช้กันทั่วไปและให้ผลความแม่นยำที่ดีมักต้องใช้เวลาในการคำนวณสูง ซึ่งส่งผลกระทบเป็นอย่างมากสำหรับการนำไปใช้ในทางปฏิบัติ การลดขนาดข้อมูลอนุกรมเวลาจึงเป็นวิธีหนึ่งที่สามารถลดเวลาในการประมวลผลได้ แต่ต้องแลกกับผลของความแม่นยำที่ลดลงเมื่อเทียบกับวิธีที่ไม่ทำการลดขนาด ดังนั้น วิธีการลดขนาดของข้อมูลที่มีคุณภาพที่ดีจึงควรให้ผลของความแม่นยำที่ลดลงไม่มากนัก ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงได้นำเสนอการแทนข้อมูลแบบแฟร็กทัล โดยเป็นการลดขนาดข้อมูลอนุกรมเวลาที่อยู่บนแนวคิดของมิติแฟร็กทัลมาประยุกต์ใช้กับข้อมูลอนุกรมเวลา ซึ่งสามารถลดขนาดข้อมูลอนุกรมเวลาหนึ่ง ๆ ให้เหลือเพียงเลขจำนวนจริง 2 ค่า สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา 1 อนุกรม ในส่วนของการทดลอง ทำการวัดประสิทธิภาพด้วยการจำแนกข้อมูล และเปรียบเทียบกับงานวิจัยอื่น ๆ ได้แก่ การวัดระยะทางแบบยุคลิด ไดนามิกไทม์ วอร์ปปิง ซีดีเอ็ม การแทนข้อมูลแบบแซค และการแทนข้อมูลแบบคลิป ซึ่งจากผลการทดลองสรุปได้ว่า เมื่อชุดข้อมูลมีปริมาณเพิ่มมากขึ้น การแทนข้อมูลแบบแฟร็กทัลจะให้ผลในด้านเวลาที่ดีกว่าวิธีการลดขนาดข้อมูลด้วยวิธีอื่นได้อย่างเด่นชัดยิ่งขึ้น ซึ่งในบางชุดข้อมูล วิธีลดขนาดข้อมูลที่ได้นำเสนอใช้เวลาในการค้นหาข้อมูลน้อยกว่าวิธีไดนามิกไทม์วอร์ปปิงถึงกว่าหลายพันเท่า นอกจากนี้ยังให้ผลความแม่นยำที่เหนือกว่าวิธีการลดขนาดข้อมูลอื่นรวมถึงการวัดระยะทางแบบยุคลิด รวมทั้งได้ผลความแม่นยำใกล้เคียงกับไดนามิกไทม์วอร์ปปิง และซีดีเอ็ม และมีบางชุดข้อมูลได้รับผลความแม่นยำมากกว่าทุกวิธีที่นำมาเปรียบเทียบen
dc.description.abstractalternativeMost of the time series mining tasks have focused on increasing both accuracy and speed. However, a tradeoff between accuracy and time consumption needs to be considered. Increasing accuracy of the mining task leads to higher computational cost. The dimensionality reduction techniques can reduce the time complexity of mining tasks, but it hurts the accuracy. In this research, Fractal Representation, a new dimensionality reduction technique, uses merely two real values to represent a time series sequence. To demonstrate effectiveness of fractal representation on classification problems, this research compares the proposed method with existing classification methods, i.e., Euclidean distance, Dynamic Time Warping (DTW) distance, Compression-Based Dissimilarity Measure (CDM), Symbolic Aggregate Approximation (SAX), and Clipped Data Representation, both in terms of accuracy and speed. In the experiments, when amount of time series increases, Fractal Representation greatly outperforms DTW up to 3 orders of magnitude in terms of speed. Moreover, the accuracy of Fractal Representation is comparable to DTW’s and CDM’s and outperforms the existing methods including SAX, Clipped Data Representation, and Euclidean distance.en
dc.format.extent3720609 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothes
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2008.918-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectการวิเคราะห์อนุกรมเวลาen
dc.subjectดาต้าไมนิงen
dc.titleการแทนข้อมูลแบบแฟร็กทัลสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาขนาดใหญ่en
dc.title.alternativeFractal representation for large time series dataen
dc.typeThesises
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineวิศวกรรมคอมพิวเตอร์es
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorChotirat.R@Chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2008.918-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Poj_sa.pdf3.63 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.