Iterative and Expressive Querying for Big Data Series
Les séries temporelles deviennent omniprésentes dans la vie moderne et leur analyse de plus en plus difficile compte tenu de leur taille. L’analyse des grandes séries de données implique des tâches telles que l’appariement de modèles (motifs), la détection d’anomalies, l’identification de modèles fr...
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Language: | en |
| Published: |
2019
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.theses.fr/2019SACLS415 |