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1.
Aurora: a new model and architecture for data stream management   总被引:41,自引:0,他引:41  
This paper describes the basic processing model and architecture of Aurora, a new system to manage data streams for monitoring applications. Monitoring applications differ substantially from conventional business data processing. The fact that a software system must process and react to continual inputs from many sources (e.g., sensors) rather than from human operators requires one to rethink the fundamental architecture of a DBMS for this application area. In this paper, we present Aurora, a new DBMS currently under construction at Brandeis University, Brown University, and M.I.T. We first provide an overview of the basic Aurora model and architecture and then describe in detail a stream-oriented set of operators.Received: 12 September 2002, Accepted: 26 March 2003, Published online: 21 July 2003Edited by Y. Ioannidis  相似文献
2.
基于数据流的任意形状聚类算法   总被引:40,自引:4,他引:36       下载免费PDF全文
朱蔚恒  印鉴  谢益煌 《软件学报》2006,17(3):379-387
详细分析了数据流聚类算法CluStream的不足之处,如对非球形的聚类效果不好、对周期性数据的聚类变化反映不完整等,并针对这些不足之处提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法ACluStream.实验结果表明,ACluStream在准确度和速度上都比CluStream有较大的提高.  相似文献
3.
Squeezer: An Efficient Algorithm for Clustering Categorical Data   总被引:24,自引:0,他引:24       下载免费PDF全文
This paper presents a new efficient algorithm for clustering categorical data,Squeezer,which can produce high quality clustering results and at the same time deserve good scalability.The Squeezer algorithm reads each tuple t in sequence,either assigning t to an existing cluster (initially none),or creating t as a new cluster,which is determined by the similarities between t and clusters.Due to its characteristics,the proposed algorithm is extremely suitable for clustering data streams,where given a sequence of points,the objective is to maintain consistently good clustering of the sequence so far,using a small amount of memory and time.Outliers can also be handled efficiently and directly in Squeezer.Experimental results on real-life and synthetic datasets verify the superiority of Squeezer.  相似文献
4.
基于滑动窗口的进化数据流聚类   总被引:24,自引:0,他引:24       下载免费PDF全文
常建龙  曹锋  周傲英 《软件学报》2007,18(4):905-918
提出了纳伪(false positive)和拒真(false negative)两种聚类特征指数直方图分别来支持纳伪误差和拒真误差窗口的聚类分析;然后,提出一种基于滑动窗口的数据流聚类方法.该方法在占用窗口大小的次线性内存空间前提下,及时保存最近数据记录的分布状况,从而实现对滑动窗口内的数据进行聚类.此外,它还可被扩展用于N-n窗口(滑动窗口的扩展模型)的数据聚类.实验采用KDD-CUP'99和KDD-CUP'98真实数据集以及变换高斯分布的人工数据集构造进化数据流.理论分析和  相似文献
5.
基于树自动机的XPath在XML数据流上的高效执行   总被引:21,自引:3,他引:18       下载免费PDF全文
如何在XML数据流上高效地执行大量的XPath查询成为数据流应用中一个迫切需要解决的关键问题.目前提出的算法或者不能完全支持XPath的常规特性,或者在算法的执行效率和空间代价上不能满足数据流应用的要求.提出了基于树自动机的XEBT机来解决这个问题.与传统方法相比,XEBT机具备如下特征:首先,XEBT机基于表达能力丰富的树自动机,无须附加中间状态,或保存中间结果,就能处理支持{[]}操作符的XPath;其次,XEBT机支持多种优化策略,包括基于DTD的XPath查询自动机的构造;在空间代价有限增加的情况下采用局部确定化减少并发执行的状态;采用自上而下和自下而上相结合的查询处理策略.实验结果表明,提出的方法能够支持复杂的XPath查询,在执行效率和空间代价方面优于传统算法.  相似文献
6.
数据流频繁模式挖掘研究进展   总被引:20,自引:0,他引:20       下载免费PDF全文
现实世界和工程实践产生了大量的数据流,这种数据不同于传统的静态数据,对其进行有效处理和挖掘遇到了极大的挑战.如何使用有限存储空间进行快速和近似的频繁模式挖掘是数据流挖掘的基本问题,具有非常重要的研究价值和实践意义,已经引起了国内外研究者的广泛关注.本文深入分析数据流中的频繁模式挖掘,对其特点和算法进行较为全面的总结和分类论述,并讨论了存在的主要问题和未来的研究方向.  相似文献
7.
基于图形处理器的数据流快速聚类   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
曹锋  周傲英 《软件学报》2007,18(2):291-302
在数据流环境下,聚类算法不仅需要有较高的聚类质量,同时需要有实时处理速度.因而,提出了一类基于图形处理器(graphics processing unit,简称GPU)的快速聚类方法,包括基于K-means的基本聚类方法、基于GPU的数据流聚类以及数据流簇进化分析方法.这些方法的共同特点是充分利用了GPU强大的处理能力和流水线特性.与以往具有独立框架的数据流聚类算法不同,这些基于GPU的聚类算法具有同一框架和多种聚类分析功能,为数据流聚类分析提供了统一的平台.从分析可知,数据流聚类分析的核心操作实际上就是距离计算和比较.基于这一认识,利用GPU的子素向量处理功能进行距离计算.性能验证实验是在配有Pentium IV 3.4G CPU和NVIDIA GeForce 6800 GT显卡的PC上进行的.综合分析和实验结果表明,基于GPU的数据流聚类算法比传统的CPU算法平均快7倍,从而为高速数据流应用提供了良好的支持.  相似文献
8.
RFID复杂事件处理技术   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
随着RFID技术的发展,RFID应用正无所不在。通过对RFID数据的深入处理和分析,可以发现更复杂的复合事件和隐含知识,从而有效地支持事件监控、事件预警等先进应用。由于RFID的特殊性,依靠现有的主动数据库技术和数据流管理技术难以实现高效的RFID事件检测和处理。分析了RFID数据的特点,归纳和总结了RFID复杂事件处理的最新技术,讨论了一些亟待解决的新问题,主要有RFID数据清洗方法、以数据为中心的检测技术、以事件为中心的检测技术,以及复杂事件处理系统等,并对今后的研究重点进行了展望。  相似文献
9.
数据流挖掘算法研究综述   总被引:16,自引:3,他引:13  
蒋盛益  李庆华  李新 《计算机工程与设计》2005,26(5):1130-1132,1169
流数据挖掘是数据挖掘的一个新的研究方向,已逐渐成为许多领域的有用工具。在介绍数据流的基本特点以及数据流挖掘的意义的基础上,对现有数据流挖掘算法的主要思想方法进行了总结,并指出了这些方法的局限性。最后对数据流挖掘的发展方向进行了展望。  相似文献
10.
数据流上的预测聚集查询处理算法   总被引:16,自引:3,他引:13       下载免费PDF全文
实时数据流未来趋势的预测具有重要的实际应用意义.例如,在环境监测传感器网络中,通过对感知数据流进行预测聚集查询,观察者可以预测网络覆盖的区域在未来一段时间内的平均温度和湿度,以确定是否会发生异常事件.目前的研究工作多数集中在数据流上当前数据的查询,数据流上预测查询的研究工作还很少.采用多元线性回归方法,给出了数据流上的聚集值预测模型,提出了一种数据流预测聚集查询处理方法.当预测失败的次数大于预先给定的阈值时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差.还提出了滑动窗口的更新周期、数据流的流速对预测精度影响的数学模型.理论分析与实验结果表明,提出的预测聚集查询处理算法具有较高的性能,并且能够返回满足用户精度要求的预测查询结果.在实验中,采用TPC-H国际标准测试数据和TAO(tropical atmosphere ocean)测量的海洋表面空气温度数据来构造数据流.  相似文献
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