我想比较两个眼动追踪扫描路径。眼动追踪导致观察者看到的一系列标签，用于将图像划分为标记的图块（矩形区域）。我们还可以从眼动追踪中知道什么时候，眼睛注视瓷砖 N 多长时间。
只要不考虑注视的时间，Levenshtein 或字符串编辑距离就可以正常工作。例如，如果用户 1 看图块“AKPLA”，用户 2 看图块“ATPLB”，则字符串编辑距离将为 2，但用户 2 看“P”的时间可能比用户 2 长得多。
关于如何改进距离测量以测量时间差异的任何想法？（请注意，该算法不限于字符串，它同样适用于整数数组）。
眼动追踪扫描路径最初将是一个时间序列。将您的时间序列转换为仅包含人们查看的标签的字符串会导致丢失有关时间的信息。
因此，如果您想考虑时间，您必须使用原始时间序列或考虑时间来进行转换。
例如：你可以每十秒钟给出一个人平均看的地方。与“AATTTPLBB”相比，它可能是“AAAAKPLAA”。在这种情况下，您可以使用编辑距离，它会考虑到某人在哪里看了多长时间。
您也可以简单地处理眼动追踪的原始时间序列——正如我所假设的那样——它包含一个时间戳和一个位置。然后你可以使用动态时间扭曲来估计差异。
无论如何，这是一个非常广泛的问题，可能与您不再相关。如果您可以发布自己找到的答案，那就太好了。