Novel similarity measure for interval-valued data based on overlapping ratio
Novel similarity measure for interval-valued data based on overlapping ratio
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基于重叠率的区间值数据的新颖相似性度量
DOI：
10.1109/fuzz-ieee.2017.8015623
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kabir S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kabir S
在计算区间的相似性时，当前的相似性度量（诸如常用的Jaccard和Dice度量）有时对区间宽度的变化不敏感，从而为基本上不同的区间对产生相等的相似性。为了解决这个问题，我们提出了一个新的相似性度量，使用双向的方法来确定区间相似性。对于每个方向，一对中的给定区间与另一个区间的重叠比率被用作单向相似性的度量。我们表明，建议的措施满足所有共同的属性的相似性度量，同时也是不变的，在乘法的区间端点和表现出线性增长的线性增加重叠。此外，我们将所提出的措施与非常流行的Jaccard和骰子相似性措施的行为进行比较，强调所提出的方法对间隔宽度的变化更敏感。最后，我们表明，建议的相似性是有界的Jaccard和骰子相似性，从而提供了一个可靠的替代方案。
In computing the similarity of intervals, current similarity measures such as the commonly used Jaccard and Dice measures are at times not sensitive to changes in the width of intervals, producing equal similarities for substantially different pairs of intervals. To address this, we propose a new similarity measure that uses a bi-directional approach to determine interval similarity. For each direction, the overlapping ratio of the given interval in a pair with the other interval is used as a measure of uni-directional similarity. We show that the proposed measure satisfies all common properties of a similarity measure, while also being invariant in respect to multiplication of the interval endpoints and exhibiting linear growth in respect to linearly increasing overlap. Further, we compare the behavior of the proposed measure with the highly popular Jaccard and Dice similarity measures, highlighting that the proposed approach is more sensitive to changes in interval widths. Finally, we show that the proposed similarity is bounded by the Jaccard and the Dice similarity, thus providing a reliable alternative.
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