首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

一种适应性的流式数据聚集计算方法
引用本文:侯东风,刘青宝,张维明,邓苏.一种适应性的流式数据聚集计算方法[J].计算机科学,2010,37(3):152-155169.
作者姓名:侯东风  刘青宝  张维明  邓苏
作者单位:国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073
基金项目:国家自然科学基金(70771110)资助
摘    要:针对流式数据聚集查询问题,提出了一种基于适应性层次聚集树的计算方法。适应性层次聚集树结构基于多层次时间窗口模型,将距离当前时刻较近的数据保存为细粒度数据,而相对久远的数据仅保留高层聚集信息;适应性层次聚集树中粒度的划分取决于相应时间间隔的数据密度。稀疏密度的时间间隔对应粗粒度的划分,而高密度的间隔对应细粒度的划分。并且提出了相应的构建维护以及聚集查询计算方法。实验结果表明,该方法在非均匀分布条件下的流式数据聚集计算中具有较为明显的优势。

关 键 词:流式数据  聚集计算  适应性层次聚集树  时间窗口  
收稿时间:2009/4/10 0:00:00
修稿时间:2009/6/15 0:00:00

Adaptive Method of Computing Data Stream Aggregation
HOU Dong-feng,LIU Qing-bao,ZHANG Wei-ming,DENG Su.Adaptive Method of Computing Data Stream Aggregation[J].Computer Science,2010,37(3):152-155169.
Authors:HOU Dong-feng  LIU Qing-bao  ZHANG Wei-ming  DENG Su
Affiliation:School of Information Systems & Management/a>;National University of Defense Technology/a>;Changsha 410073/a>;China
Abstract:A method based on Adaptive Hierarchy Aggregation tree(AHA-Tree) was presented for computing aggregation of data stream.The structure of AHA-Tree borrowed the idea of multiple time granularities hierarchical window model,the recent data was kept in fine granularity and the older in rough.In addition,the partition of granularities was determined by density of time unit,the sparse time unit was kept in rough granularity and the denseness in fine.Moreover,the method of maintenance and aggregate computing was pr...
Keywords:Data stream  Aggregate computation  Adaptive hierarchy aggregation tree  Time window  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号