Proceedings of the International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2012), 264–268p. (2012)

An order-invariant time series distance measure: Position on recent developments in time series analysis

S. Spiegel, S. Albayrak

Although there has been substantial progress in time series analysis in recent years, time series distance measures still remain a topic of interest with a lot of potential for improvements. In this paper we introduce a novel Order Invariant Distance measure which is able to determine the (dis)similarity of time series that exhibit similar sub-sequences at arbitrary positions. Additionally, Medical Imaginwe demonstrate the practicality of the proposed measure on a sample data set of synthetic time series with artificially implanted patterns, and discuss the implications for real-life data mining applications.

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