基于 Map/Reduce 的时间序列相似性搜索算法

将并行计算的策略引入到时间序列处理中，提出基于 Map／Reduce 的时间序列相似性搜索算法，充分利用云计算可进行大规模计算和数据处理的特点，有效降低了时间序列相似性搜索中运算量，简化了计算过程。该算法在心电图数据集上进行相似性搜索，分别进行 PAA 下界过滤和 DTW 距离的计算，验证运算时间和并行加速比随节点变化的情况，与传统的单机运算相比，有效地提高了时间序列挖掘效率。