时间序列下超大规模数据流聚类方法研究

• 作者: 张翼飞 魏现辉
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 聚类 微簇 距离加权 属性信息贡献度 滑动窗口
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 273-276
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3121字
• 语种: 中文

摘要

研究超大规模数据流聚类效率优化问题.时间序列下的数据流中元素的访问是单次线性的,即数据元素只能按其流入顺序依次读取一次.传统的方法对时间序列数据流聚类时,只是在方向上按照时间序列数据流元素的顺序进行聚类,效率较低.提出了基于微簇距离加权和属性信息贡献度的时序数据流聚类算法.在该算法中,首先以时间滑块窗口为时间单位对数据流数据进行实时获取,在线阶段对其数据流信息进行微簇的实时生成,并根据微簇的更新和删除对微簇集合进行维护;然后在离线阶段对微簇样本数据集合,依据样本数据的属性信息贡献度及其与样本类别的距离加权,对微簇进行实时聚类.实验证明,改进算法具有较高的执行效率,较高的吞吐量,并有效的降低了内存负载.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张翼飞	河南城建学院计算机科学与工程学院	9	42	3.0	6.0
2	魏现辉	河南城建学院计算机科学与工程学院	3	3	1.0	1.0