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Eamonn J. Keogh

1997–2025 年に発表

285
論文数
39,906
被引用数
88
h 指数
202
i10 指数

被引用数

Eamonn J. Keogh の年別被引用数1963 年: 被引用 1 件1970 年: 被引用 1 件1976 年: 被引用 2 件1983 年: 被引用 3 件1987 年: 被引用 1 件1989 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 9 件1999 年: 被引用 21 件2000 年: 被引用 43 件2001 年: 被引用 46 件2002 年: 被引用 88 件2003 年: 被引用 129 件2004 年: 被引用 290 件2005 年: 被引用 402 件2006 年: 被引用 493 件2007 年: 被引用 519 件2008 年: 被引用 628 件2009 年: 被引用 691 件2010 年: 被引用 908 件2011 年: 被引用 827 件2012 年: 被引用 1,149 件2013 年: 被引用 1,210 件2014 年: 被引用 1,384 件2015 年: 被引用 1,617 件2016 年: 被引用 1,598 件2017 年: 被引用 1,787 件2018 年: 被引用 2,066 件2019 年: 被引用 2,226 件2020 年: 被引用 2,287 件2021 年: 被引用 1,932 件2022 年: 被引用 1,799 件2023 年: 被引用 1,550 件2024 年: 被引用 1,480 件2025 年: 被引用 1,196 件2026 年: 被引用 324 件2027 年: 被引用 2 件1964〜1969 年は被引用が無いため表示していません1971〜1975 年は被引用が無いため表示していません1977〜1982 年は被引用が無いため表示していません1984〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988 年は被引用が無いため表示していません1991〜1996 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 3,358 件、この内訳の 19.4%中国: 引用元論文 2,932 件、この内訳の 16.9%ドイツ: 引用元論文 997 件、この内訳の 5.7%イギリス: 引用元論文 784 件、この内訳の 4.5%フランス: 引用元論文 774 件、この内訳の 4.5%オーストラリア: 引用元論文 720 件、この内訳の 4.2%イタリア: 引用元論文 531 件、この内訳の 3.1%カナダ: 引用元論文 512 件、この内訳の 3%日本: 引用元論文 509 件、この内訳の 2.9%スペイン: 引用元論文 491 件、この内訳の 2.8%インド: 引用元論文 379 件、この内訳の 2.2%韓国: 引用元論文 352 件、この内訳の 2%
0%19.4%その他 28.8%

機関

分野

  • Computer Science76.6%
  • Engineering8.6%
  • Medicine2.5%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology1.6%
  • Decision Sciences1.6%
  • Neuroscience1.4%
  • その他7.7%

トピック

  • Time Series Analysis and Forecasting17.9%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications8.6%
  • Data Management and Algorithms5%
  • Music and Audio Processing4%
  • Complex Systems and Time Series Analysis3%
  • Data Mining Algorithms and Applications1.9%
  • その他59.6%

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  1. The UEA multivariate time series classification archive, 2018

    著者: Anthony J. Bagnall, Hoang Anh Dau, Jason Lines, Michael Flynn, James Large, Aaron Bostrom, Paul Southam, Eamonn J. Keogh - arXiv (Cornell University), CoRR 2018 被引用: 356

  2. The great time series classification bake off: a review and experimental evaluation of recent algorithmic advances

    著者: Anthony J. Bagnall, Jason Lines, Aaron Bostrom, James Large, Eamonn J. Keogh - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2016 被引用: 1,364

  3. Experiencing SAX: a novel symbolic representation of time series

    著者: Jessica Lin, Eamonn J. Keogh, Li Wei, Stefano Lonardi - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2007 被引用: 1,607

  4. Matrix Profile I: All Pairs Similarity Joins for Time Series: A Unifying View That Includes Motifs, Discords and Shapelets

    著者: Chin-Chia Michael Yeh, Yan Zhu, Liudmila Ulanova, Nurjahan Begum, Yifei Ding, Hoang Anh Dau, Diego Furtado Silva, Abdullah Mueen, Eamonn J. Keogh - IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM) 2016 被引用: 621

  5. Exact indexing of dynamic time warping

    著者: Eamonn J. Keogh, Chotirat (Ann) Ratanamahatana - Knowledge and Information Systems, Knowl. Inf. Syst. 2004 被引用: 1,949

  6. Time series shapelets: a new primitive for data mining

    著者: Lexiang Ye, Eamonn J. Keogh - SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining 2009 被引用: 963

  7. Searching and mining trillions of time series subsequences under dynamic time warping

    著者: Thanawin Rakthanmanon, Bilson J. L. Campana, Abdullah Mueen, Gustavo E. A. P. A. Batista, M. Brandon Westover, Qiang Zhu, Jesin Zakaria, Eamonn J. Keogh - SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining 2012 被引用: 1,036

  8. Current Time Series Anomaly Detection Benchmarks are Flawed and are Creating the Illusion of Progress

    著者: Renjie Wu, Eamonn J. Keogh - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2021 被引用: 140

  9. A symbolic representation of time series, with implications for streaming algorithms

    著者: Jessica Lin, Eamonn J. Keogh, Stefano Lonardi, Bill Yuan-chi Chiu - SIGMOD workshop on Research issues in data mining and knowledge discovery, DMKD 2003 被引用: 1,788

  10. Dimensionality Reduction for Fast Similarity Search in Large Time Series Databases

    著者: Eamonn J. Keogh, Kaushik Chakrabarti, Michael J. Pazzani, Sharad Mehrotra - Knowledge and Information Systems, Knowl. Inf. Syst. 2001 被引用: 1,572

  11. Generalizing DTW to the multi-dimensional case requires an adaptive approach

    著者: Mohammad Shokoohi-Yekta, Bing Hu, Hongxia Jin, Jun Wang, Eamonn J. Keogh - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2016 被引用: 323

  12. Querying and mining of time series data: experimental comparison of representations and distance measures

    著者: Hui Ding, Goce Trajcevski, Peter Scheuermann, Xiaoyue Wang, Eamonn J. Keogh - VLDB Endowment, Proc. VLDB Endow. 2008 被引用: 1,347

  13. Time series shapelets: a novel technique that allows accurate, interpretable and fast classification

    著者: Lexiang Ye, Eamonn J. Keogh - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2010 被引用: 387

  14. Experimental comparison of representation methods and distance measures for time series data

    著者: Xiaoyue Wang, Abdullah Mueen, Hui Ding, Goce Trajcevski, Peter Scheuermann, Eamonn J. Keogh - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2012 被引用: 832

  15. MERLIN: Parameter-Free Discovery of Arbitrary Length Anomalies in Massive Time Series Archives

    著者: Takaaki Nakamura, Makoto Imamura, Ryan Mercer, Eamonn J. Keogh - IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2020 被引用: 100

  16. Derivative Dynamic Time Warping

    著者: Eamonn J. Keogh, Michael J. Pazzani - SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2001 被引用: 1,126

  17. The UCR Time Series Archive

    著者: Hoang Anh Dau, Anthony J. Bagnall, Kaveh Kamgar, Chin-Chia Michael Yeh, Yan Zhu, Shaghayegh Gharghabi, Chotirat Ann Ratanamahatana, Eamonn J. Keogh - IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, IEEE CAA J. Autom. Sinica 2019 被引用: 101

  18. CID: an efficient complexity-invariant distance for time series

    著者: Gustavo E. A. P. A. Batista, Eamonn J. Keogh, Oben Moses Tataw, Vinícius M. A. de Souza - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2013 被引用: 350

  19. Matrix Profile II: Exploiting a Novel Algorithm and GPUs to Break the One Hundred Million Barrier for Time Series Motifs and Joins

    著者: Yan Zhu, Zachary Zimmerman, Nader Shakibay Senobari, Chin-Chia Michael Yeh, Gareth J. Funning, Abdullah Mueen, Philip Brisk, Eamonn J. Keogh - IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM) 2016 被引用: 229

  20. Generating Synthetic Time Series to Augment Sparse Datasets

    著者: Germain Forestier, François Petitjean, Hoang Anh Dau, Geoffrey I. Webb, Eamonn J. Keogh - IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2017 被引用: 179

  21. An Online Algorithm for Segmenting Time Series

    著者: Eamonn J. Keogh, Selina Chu, David M. Hart, Michael J. Pazzani - Proceedings 2001 IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 2001 被引用: 1,109

  22. Scaling up dynamic time warping for datamining applications

    著者: Eamonn J. Keogh, Michael J. Pazzani - sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining 2000 被引用: 822

  23. Matrix Profile XI: SCRIMP++: Time Series Motif Discovery at Interactive Speeds

    著者: Yan Zhu, Chin-Chia Michael Yeh, Zachary Zimmerman, Kaveh Kamgar, Eamonn J. Keogh - IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2018 被引用: 107

  24. Matrix Profile XXIV: Scaling Time Series Anomaly Detection to Trillions of Datapoints and Ultra-fast Arriving Data Streams

    著者: Yue Lu, Renjie Wu, Abdullah Mueen, Maria A. Zuluaga, Eamonn J. Keogh - SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 2022 被引用: 56