数据流聚类算法研究

• 作者: 李敏 李英梅
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 流数据 聚类 数据挖掘 群智能
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4548字
• 语种: 中文

摘要

近几年来,流数据成为主流的数据形式之一.如网络入侵监测数据,股票数据等都是不断变化的流数据.聚类作为数据挖掘领域的主要技术手段之一,因此流数据的聚类也受到了众多学者的广泛关注.而流数据不同于静态数据的特性给流数据的聚类带来了挑战.本文总结了传统数据的聚类算法和流数据聚类挖掘的研究方法,并提出了对未来将群智能应用于流数据聚类算法的展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李英梅	哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院	49	355	10.0	16.0
2	李敏	哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院	8	15	2.0	3.0