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摘要:
在数据流管理系统(data stream management system,DSMS)中嵌入数据挖掘算法对数据库研究者是一项新的挑战,而在数据流管理系统中嵌入快速决策树(very fast decision tree,VFDT),尚未见报道.利用DSMS原有的机制在Esper中实现了VFDT算法.其主要思想是将VFDT算法转换为Esper的数据查询语言(Esper query language,EQL).给出了在DSMS中实现VFDT算法的两种方法:普通方法.直接将VFDT算法转化为EQL语言并在DSMS中实现(记作DVFDT);改进方法.通过Esper中固有的批量处理模式来实现(记作optimal-DVFDT).通过一系列实验比较分析了两种方法对海量数据流分类的准确率和性能;将提出的两种方法与用Java实现的VFDT算法(记作JVFDT)在分类精度和时间上进行比较.结果表明,在DSMS中实现的VFDT算法具有较好的性能,并且该算法对大规模数据流数据的子集同样具有较高的性能.
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文献信息
篇名 在数据流管理系统中实现快速决策树算法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 数据管理系统 VFDT算法 嵌入 分类
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 673-682
页数 分类号 TP181
字数 886字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.2010.08.001
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 王勇 西北工业大学计算机学院 73 493 12.0 19.0
2 张阳 西北农林科技大学信息工程学院 47 232 6.0 13.0
3 李梅 西北农林科技大学机械与电子工程学院 25 93 6.0 9.0
4 袁磊 西北农林科技大学机械与电子工程学院 2 18 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据管理系统
VFDT算法
嵌入
分类
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
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
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10748
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