基于数据流的概念聚类

• 作者: 史金成 胡学钢
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 概念聚类 近似极大ε二元组
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 62-64
• 分类号: TP311
• 字数: 4477字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.09.021

摘要

分析二部图的二元组和概念聚类问题之间的关系,在此基础上结合数据流的特点,提出一种适用于对象属性为布尔型的数据流概念聚类算法.将数据流分段,对每一批到来的数据流,生成局部的近似极大ε二元组集合,对全局的近似极大ε二元组集合进行更新,从而有效地对整个数据流进行聚类.实验结果表明,该算法具有良好的时间效率和空间效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	史金成	铜陵学院数学与计算机科学系	9	69	5.0	8.0