發(fā)信人: GzLi (笑梨), 信區(qū): DataMining
標(biāo)  題: [合集]有人能講講time-series和temporal的區(qū)別
發(fā)信站: 南京大學(xué)小百合站 (Fri May 17 23:58:51 2002), 站內(nèi)信件

eastcamel (Happy Digger!) 于Thu May 16 10:12:43 2002提到：

看了一些文章，不是很清楚


GzLi (笑梨) 于Thu May 16 13:25:05 2002提到：

time series 時(shí)間序列，統(tǒng)計(jì)學(xué)上的名詞，華中的楊叔子有本書(shū)專門(mén)講這個(gè)問(wèn)題，
            感覺(jué)上數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的。
temporal data 與 spatial data 作為時(shí)空數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘上的名詞，
            感覺(jué)上是強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)是時(shí)間上發(fā)生的還是空間上發(fā)聲的。



eastcamel (Happy Digger!) 于Thu May 16 13:52:17 2002提到：

你的意思就是說(shuō)是一個(gè)東西羅
以前有人跟我說(shuō)是連續(xù)和離散的區(qū)別，我也沒(méi)聽(tīng)明白


jimo (寂寞) 于Thu May 16 16:33:24 2002提到：

哪和senquence 有什么區(qū)別和聯(lián)系嗎



GzLi (笑梨) 于Fri May 17 00:01:49 2002提到：

我的意見(jiàn)是兩個(gè)名詞內(nèi)容是一樣的，但是所屬的領(lǐng)域不同，所以提法和處理方法略有
不同，time series 以ARMA模型為基礎(chǔ)來(lái)處理，而temporal data是要建立在數(shù)據(jù)庫(kù)
基礎(chǔ)上利用挖掘的方法來(lái)處理。
連續(xù)和離散不是他們的區(qū)別。
sequence，沒(méi)有碰到過(guò)，不知道是不是series的同義詞。



jimo (寂寞) 于Fri May 17 00:18:02 2002提到：

感覺(jué)time series的挖掘主要是數(shù)學(xué)的知識(shí)
統(tǒng)計(jì)啊，回歸分析啊什么的
還有什么ma'er'kefu場(chǎng)，不明白
sequence的就和關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘比較相近
一些方法也都是從關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)展來(lái)的



fervvac (高遠(yuǎn)) 于Fri May 17 02:51:53 2002提到：

The emphases and usage might be different for the two terms.

As suggested by its name, times series data(items) should be related to a cer
tain
series. This might not be true for temporal data, which only denote time 
related attributes of each data(item). 

In the context of temporal database (or spatial-temporal, bi-temporal),
temporal data usually implies each tuple has at least one of the following 
attributes: transaction time and valid time. They are, however, hardly related
to DM context.



chouqin (chouqin) 于Fri May 17 16:41:00 2002提到：

我覺(jué)得sequence靈活度更大