实时数据流聚类的研究新进展

• 作者: 张晓龙 曾伟
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 实时数据流 聚类 演化分析 数据流挖掘 混合属性
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 2177-2181,2186
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 6786字
• 语种: 中文

摘要

实时数据流聚类是目前国际数据库和数据管理领域的新兴研究热点.综述了实时数据流聚类的最新研究进展,在介绍实时数据流聚类的相关理论和常用技术的基础上,对现有各种代表性算法的优势和不足进行了系统地分析,从处理速度、聚类形状、演化分析、高维性及噪声健壮性5个方面对算法的性能进行了比较.探讨了基于聚类的实时数据流演化分析方法及其局限性.最后展望了将来可能的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓龙	武汉科技大学计算机科学与技术学院	49	652	13.0	24.0
2	曾伟	武汉科技大学计算机科学与技术学院	3	41	2.0	3.0