Dữ liệu chuỗi thời gian được sử dụng phổ biến trong rất nhiều lĩnh vực. Kết quả khảo sát nêu trong bài báo của Yang và Wu (2006) “10 challenging problems in Data Mining Research” cho thấy hướng nghiên cứu về khai phá dữ liệu chuỗi thời gian là một trong 10 hướng nghiên cứu sẽ là quan trọng và thách thức nhất. Vì dữ liệu chuỗi thời gian thường rất lớn, những giải thuật khai phá chuỗi thời gian phải thỏa mãn hai tính chất: chúng phải hữu hiệu (tức có độ phức tạp tính toán thấp) và đảm bảo đưa lại kết quả đúng. Đây là một thách thức đã thúc đẩy chúng tôi thực hiện nghiên cứu về lĩnh vực này. Mục tiêu của luận án là đề xuất cách tiếp cận mới cho một số bài toán khai phá dữ liệu chuỗi thời gian. Đối tượng nghiên cứu là dữ liệu chuỗi thời gian với chuỗi thời gian được định nghĩa là một chuỗi các số thực X = x1 , x2 , x3 ,. xn, trong đó x i là giá trị đo được ở thời điểm thứ i. Phạm vi nghiên cứu của luận án bao gồm nghiên cứu bốn bài toán quan trọng trong khai phá dữ liệu chuỗi thời gian, đó là: tìm kiếm tương tự, gom cụm, phát hiện motif và dự báo trên dữ liệu chuỗi thời gian, trong đó tìm kiếm tương tự là bài toán nền tảng.