版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

Algorithm for adaptive segmenting multiple data streams using PLA technology

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 维普学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
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;模式匹配;点对线性技术;数据流;分段算法
关键词(英文):
Data mining;Data streams;Pattern matching;Piecewise linear technique;Segmentation algorithms
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2009
卷:
37
期:
5
页码:
64-67
基金类别:
基金项目: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:
提出了一种基于点对线性近似的多数据流自适应分段算法,即快速点对线性近似的时序流(QPLAS)算法,它能够实时地对多数据流进行分段.采用一次扫描和滑动窗口工作机制,其主要思想是增量计算方法,能够在O(1)的时间复杂度内连续计算每个段的近似错误.为了同时处理多个数据流分段,将所有数据流当前未完成的段索引到一个B~+树索引当中.这样,QPLAS仅占用少量内存即可高效处理多个数据流的分段.实验结果表明QPLAS比传统方法快1~2个数量级.
摘要(英文):
An efficient algorithm QPLAS (quick piecewise linear approximation over time series streams) was proposed by using PLA (piecewise linear approximation) technology, which used the characteristic of incremental computation and could continuously compute approximation error of time series segment with the constant time complexity O (1). QPLAS could segment multiple data streams by indexing all unfinished current segments to a B+-tree. Thus, QPLAS could handle the segmentation of multiple data streams with small resource consumption. The results of experiments showed that QPLAS is effective and ef...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com