数据流聚类算法研究

• 作者: 李英梅 王高洋
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 数据流 数据流聚类 数据挖掘 数据流挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 6-8,13
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 5213字
• 语种: 中文

摘要

随着传感器数据、互联网数据、金融数据(股票价格等)、在线拍卖以及事务日志(网站访问日志、电话记录日志)等的不断产生,数据流成为了主要的数据形式.流挖掘是数据库领域的研究热点,有很大的应用前景.本文首先简单介绍了数据流与聚类分析的概念,阐述了数据流中的聚类分析及其要求,详细说明了主要传统聚类方法的演变及各自代表性流数据聚类算法,并对其进行总结.在本文的最后,对流数据挖掘的前景做出展望.

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	王高洋	哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院	1	3	1.0	1.0