基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出了一个新型的基于大型数据流的实时处理模型,其处理模式主要是以实时存储和实时分析为主要目标,利用回归、聚类、实时分析等方法为数据流建立了一个完整的处理模型.该模型是对现有模型的完善和改进,从而在有限的存储空间中能切实可行地对快速的流数据做出实时响应.详细阐述了模型的框架建立和处理用户需求的过程与算法.
推荐文章
面向电力大数据的多数据流实时处理技术研究
电力大数据
批处理
多数据流
实时处理
流计算
路桥收费数据的实时处理
路桥收费
数据实时处理
复制
基于增量式学习的海量数据流实时预处理模型
海量数据
增量式
实时预处理
贝叶斯网络
EMS数据流管理系统的框架设计
EMS
PMU
数据流管理系统
数据流模型
滑动窗口
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于数据流的实时处理框架模型
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 回归 聚类 实时处理 流数据挖掘
年,卷(期) 2005,(16) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 59-60,63
页数 3页 分类号 TP393
字数 3675字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.16.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李庆华 华中科技大学国家高性能计算中心 113 1366 21.0 30.0
2 蒋盛益 华中科技大学国家高性能计算中心 16 326 10.0 16.0
3 陈球霞 华中科技大学国家高性能计算中心 2 27 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (26)
2005(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2006(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2007(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2008(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2009(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2011(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2012(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2013(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2016(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2017(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2018(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2019(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
回归
聚类
实时处理
流数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导