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跟踪局部相关数据流的高效模型

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Efficient model of tracking local correlative data streams
作者:
张彬;蒋涛;李国徽;朱虹
通讯作者:
Zhang, B.(zhangbin_selina@yahoo.com.cn)
作者机构:
[蒋涛; 张彬] Department of Computer Science, Hengyang Normal University, Hengyang 421008, China
[朱虹; 蒋涛; 李国徽] College of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
通讯机构:
Department of Computer Science, Hengyang Normal University, China
语种:
中文
关键词:
数据挖掘;模型;模式匹配;点对线性技术;数据流
关键词(英文):
Data mining;Data streams;Models;Pattern matching;Piecewise linear techniques
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2009
卷:
37
期:
3
页码:
62-65
基金类别:
国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA01Z309,2006AA01Z430); 衡阳师范学院青年基金资助项目(07A31);
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
提出了一种针对数据流局部模式的斜率时长距离函数(SDD).能自动适应局部模式长度的变化且方便增量计算.建立了一种监视数据流局部相关模型(MLCDS),该模型基于点对线性近似(PLA)和提出的网格结构技术,大大减少了计算成本.实验结果表明MLCDS模型在成千上万的数据流环境下具有很高的效率,相对线性扫描方法在性能上提高了几个数量级,且保持了很高的精度.
摘要(英文):
A novel distance metric function, called SDD (slope duration distance) is proposed, for two local patterns from data streams, which is accord with the intuition of human being to shape similarity, can automatically adapt to the change of local pattern length, and provides a facility of incremental computing. Moreover, we presente an efficient model MLCDS (monitoring local correlations among data streams) to capture the correlation of data streams by their local patterns, based on PLA (piecewise linear approximation) and novel grid structure proposed. MLCDS-dramatically decreases the computatio...

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