一种改进的加权随机抽样算法

• 作者: 刘畅 唐达
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 流数据 概要数据 skipping因子 IWRS算法 退避因子
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 算法与计算复杂性
• 页码范围: 14-17
• 分类号: TP302.1
• 字数: 3528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2011.01.004

摘要

为了构建传感器网络流数据的概要数据,给出一种改进的加权随机抽样算法:IWRS算法.该算法根据流数据变化的快慢程度,动态的对流数据加权,将权值做为数据项的键值,根据键值大小、skipping 因子、退避因子对流数据进行抽样,解决了现有的抽样算法生成的概要数据与原始数据偏离大小不确定以及数据稳定度低的时候生成概要数据效率不高问题.并将该算法应用到深海平台监测系统中,与其他抽样算法相比,该算法在数据变化稳定的情况下能快速的生成概要数据,当监测到数据变化剧烈时,动态改变抽样方式,抽取的概要数据精确性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐达	大连理工大学计算机科学与技术学院	23	241	9.0	15.0
2	刘畅	大连理工大学计算机科学与技术学院	27	102	6.0	9.0