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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Data Structures for Detecting Rare Variations in Time Series

verfasst von : Caio Valentim, Eduardo S. Laber, David Sotelo

Erschienen in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we study, from both a theoretical and an experimental perspective, algorithms and data structures to process queries that help in the detection of rare variations over time intervals that occur in time series. Our research is strongly motivated by applications in financial domain.

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Metadaten
Titel
Data Structures for Detecting Rare Variations in Time Series
verfasst von
Caio Valentim
Eduardo S. Laber
David Sotelo
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Print ISBN: 978-3-642-33485-6

Electronic ISBN: 978-3-642-33486-3

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33486-3_45