基于序列聚类的事件流数据特征分析

• 作者: 焦丽梅 王勇 王明华 王洁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据特征 时间序列 聚类 事件流
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.12.012

摘要

事件流是近年来兴起的一种对实时进入系统的海量数据进行分析查询的应用,而数据特征是评价系统所需要的负载模型的重要部分.以网络安全监控为背景,提出一种将事件流聚集成时间序列并进行相似性聚类来分析数据特征的方法.通过适当的粒度聚合,将事件流转化成时间序列,选取周期性的时间序列作为代表消除随机干扰,给出基于序列线性相似性的聚类算法.聚类试验表明,具有相似时间特征的事件流可以被有效地聚集到同一类中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	国家智能计算机研究开发中心中国科学院计算技术研究所	507	5142	33.0	48.0
3	王洁	首都师范大学信息工程学院	20	214	8.0	14.0
4	王明华		14	51	3.0	6.0
7	焦丽梅	国家智能计算机研究开发中心中国科学院计算技术研究所	5	30	5.0	5.0