计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
6期
187-191,202
,共6页
分布式数据流%数据概要%增量式聚类%全局模式
分佈式數據流%數據概要%增量式聚類%全跼模式
분포식수거류%수거개요%증량식취류%전국모식
数据流挖掘可有效解决大容量流式数据的知识发现问题,并已得到广泛研究.数据流的一个典型的例子是传感器采集的流式数据.然而,随着传感器网络的应用普及,这些流式数据在很多情况下是分布式采集和管理的,这就必然导致分布式地挖掘数据流的需求.分布式数据流挖掘的最大障碍是由分布式而导致的挖掘质量或者效率问题.为适应分布式数据流的聚类挖掘,探讨了分布式数据流的挖掘模型,并且基于该模型设计了对应的概要数据结构和关键的挖掘算法,给出了算法的理论评估或者实验验证.实验说明,提出的模型和算法可以有效地减少数据通信代价,并且能保证较高的全局模式的聚类质量.
數據流挖掘可有效解決大容量流式數據的知識髮現問題,併已得到廣汎研究.數據流的一箇典型的例子是傳感器採集的流式數據.然而,隨著傳感器網絡的應用普及,這些流式數據在很多情況下是分佈式採集和管理的,這就必然導緻分佈式地挖掘數據流的需求.分佈式數據流挖掘的最大障礙是由分佈式而導緻的挖掘質量或者效率問題.為適應分佈式數據流的聚類挖掘,探討瞭分佈式數據流的挖掘模型,併且基于該模型設計瞭對應的概要數據結構和關鍵的挖掘算法,給齣瞭算法的理論評估或者實驗驗證.實驗說明,提齣的模型和算法可以有效地減少數據通信代價,併且能保證較高的全跼模式的聚類質量.
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