通过最大化实现数据流算法中的可变滑动窗口

• 作者: Jan Peter Patist
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 泛化均值 滑动窗口 数据流
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 519-538
• 页数: 20页
• 分类号: TP311
• 字数: 7449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2009.05.008

摘要

数据流挖掘中很多算法是基于定长滑动窗口的,定长滑动窗口的缺点是很难设置窗口的大小,而且对数据流分布的不同类型不存在最优大小的窗口,因此算法的性能较差.提出了可变滑动窗口算法,通过高效维护一个静态的最大范化均值完成.该常量在全部时间窗口中被最大化因而使用变长窗口.其他算法可以用该方法重新描述.实验表明了范化均值的有效性.