基于基窗口的多维数据流相关性分析算法

• 作者: 王志杰 王永利 董一鸿 谢志军 钱江波 陈华辉
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 多维数据流 相关性分析 基窗口 统计量
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 435-444
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2012.03.011

摘要

多维数据流相关性分析的研究较少,且主要集中在单一滑动窗口分析.文中提出一种基于基窗口的在线典型相关分析算法(Base_win_CCA).算法动态维护基窗口的统计量用于多维相关性分析,时空复杂度大为减少,并且可根据多用户并发请求获取多个窗口范围的相关性,较灵活,运算结果精确.理论分析和实验结果表明算法在基窗口越大,相关性查询窗口越大,数据流条数越多,查询用户越多的情况下能体现出优越的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱江波	宁波大学信息科学与工程学院	54	202	8.0	11.0
2	王志杰	宁波大学信息科学与工程学院	3	11	2.0	3.0
3	董一鸿	宁波大学信息科学与工程学院	55	224	8.0	13.0
4	陈华辉	宁波大学信息科学与工程学院	63	319	9.0	15.0
5	王永利	南京理工大学计算机科学与技术学院	45	174	8.0	11.0
6	谢志军	宁波大学信息科学与工程学院	31	211	8.0	13.0