There are two methods for counting the number of occurrences of a string in another large string. One is to count the number of places where the string is found. The other is to determine how many pieces of string can be extracted without overlapping. The difference between the two becomes apparent when the string is part of a periodic pattern. This research reports that the difference is significant in estimating the occurrence probability of a pattern. In this study, the strings used in the experiments are approximated from time-series data. The task involves classifying strings by estimating the probability or computing the information quantity. First, the frequencies of all substrings of a string are computed. Each counting method may sometimes produce different frequencies for an identical string. Second, the probability of the most probable segmentation is selected. The probability of the string is the product of all probabilities of substrings in the selected segmentation. The classification results demonstrate that the difference in counting methods is statistically significant, and that the method without overlapping is better.


翻译:在另一个大字符串中,有两种计算字符串发生次数的方法。一个是计算找到字符串的地点数目。另一个是确定有多少字符串可以不重叠地提取多少个字符串。当字符串是周期模式的一部分时,两者之间的差异就会明显。本研究报告称,在估计一个模式的发生概率时,差异很大。在本研究中,实验中使用的字符串与时间序列数据相近。任务涉及通过估计概率或计算信息数量来分类字符串。首先,计算出字符串所有子字符串的频率。每个字符串的频率有时会产生相同字符串的不同频率。第二,选择了最可能的分隔的概率。字符串的概率是选定区段中子字符串所有概率的产物。分类结果显示,计算方法的差异在统计上是显著的,没有重叠的方法更好。

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