時系列の比較

Question

私はこのタスクについて頭を悩ませており、これを行う標準的な方法や便利なライブラリがあるかどうか疑問に思っています。

特定のイベントは、複数のデータ ソース S1 ...で追跡され、時刻が測定されます。SN.記録される情報は、イベントの種類とタイムスタンプです。同じタイプの複数のイベントが連続して発生する場合もあれば、断続的に発生する場合もあります。「欠落している」イベントが存在する可能性があります。つまり、情報源の 1 つがそれを見逃した場合、またはその逆に、情報源が「誤検知」を導入した場合です。通常、異なる発生源での同じイベントの観測間には時間差があります。この時間差には、ソースの物理的な位置に起因する一定の要素がありますが、ネットワーク遅延やその他の要因によって導入される変動要素も含まれる場合があります。

すべてのソースでの観測を 1 つの「観測イベント」にグループ化し、欠落イベントや誤検知を検出できるようにするために使用する最適な最大時間間隔を見つけるアルゴリズムを見つける必要があります。

その解決策が本当にアルゴリズムではなく統計分野にあるのかどうか疑問に思っています。ご意見をいただければ幸いです。

Answer 1

出席システムを構築しているようですね :-) 私が現在構築しているシステムでは、この種のグループ化観察も必要です。私の場合、パスを持っている従業員がいて、パスリーダーの前にパスリーダーを置いて出席を登録します。まず、システムは 1 人の従業員からすべての出席を選択します。その後、登録時間順に 1 日分のボックスに入れられます。すべての登録は、開始か終了かに基づいて評価されます。最初の登録が開始登録の場合、システムは最大 12 時間後に停止登録を検索します。ストップが来ない場合はストップが挿入されます。計画がわかっている場合は、追加のインテリジェンスを導入できます。おそらく統計を使用することもできますが、私の場合、それは組織の知識と組み合わせたアルゴリズムの問​​題でした。