基于滑动窗口密度聚类的数据流偏倚采样算法

对于移动计算领域的移动对象轨迹数据流的管理,最普遍采用的技术手段是采样技术,而传统的均匀采样易丢失一些关键的变化数据,造成信息丢失现象.针对这一问题,提出一种基于概率密度聚类的数据流偏倚采样算法.该算法在滑动窗口模型下,充分利用了轨迹数据流自身的分布特性,结合偏倚采样算法思想克服了均匀采样的数据丢失问题.算法首先采用基于数据存在密度的聚类技术将滑动窗口划分为强簇、弱簇和过度簇,然后针对不同的簇给予不同的采样率,进行偏倚采样,进而得到最终的数据流摘要.经过实际数据集的实验检测,证明算法较好地保证了采样质量,并具有较快的数据处理能力.     

基于信息增益特征关联树的文本特征选择算法

传统的信息增益算法在类和特征项分布不均时,分类性能明显下降.针对此不足,提出了一种基于信息增益特征关联树的文本特征选择算法(UDsIG).首先,对数据集按类进行特征选择,降低类分布不均时对特征选择的影响.其次,利用特征分布均匀度改善特征项在类内分布不均对特征选择的干扰,并采用特征关联树模型对类内特征进行处理,保留强相关特征,删除弱相关和不相关特征,降低特征冗余度.最后,使用类间加权离散度的信息增益公式进一步计算,得到更优特征子集.通过对比实验表明,选取的特征具有更好的分类性能.     

云存储安全技术综述

云存储是近年来工业界和学术界研究的热点,其中的安全问题受到了多方瞩目。将云存储相关的安全技术问题归结为5类(用户需求3类,服务商需求2类),并结合最新学术研究成果进行了逐一阐述。这些分析表明云存储安全技术涉及面广、风险高。相关技术发展到今天,产生了一些很好的成果,但也仍然有很多问题尚未解决,需要进一步深入研究。     

基于云计算的数字图书馆构建研究

本文分析了数字图书馆中使用的云技术,提出了基于云计算理念的数字图书馆的构建,将区域数字共享和网络云服务结合起来,以有效利用现有资源,减低运营成本,可以更大限度的实现数据资源的共享,有效提高了图书馆的综合服务能力。     

相关系数和卡方检验的正负关联规则挖掘算法

随着经济全球化和信息技术的发展,为了给企业发展提供更多的信息支持和决策帮助,数据中心纷纷建立起来,其作用是通过分析海量数据来为企业的政策趋向和战略选择提供意见佐证.但是,要想在庞大的数据海洋中获取数据间的相关性依赖并非易事,而且,传统的关联规则算法通常并不完善,产生的规则通常会包含一些没有意义甚至错误的规则,即所谓的弱规则与负规则.针对这种现状,提出一种度量正负关联规则的检验方法,并引入赋予不同权重值给不同数据库的方式,提高在水平多数据库中挖掘正负关联规则的效率.     

基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法研究

针对传统的基于滑动窗口的数据流聚类算法存在的算法执行效率低、聚类质量较差等缺点,提出了一种基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法。该算法将数据流聚类过程分为两个部分：在线的时序窗口数据信息微簇特征向量生成和离线阶段的聚类优化。对在线生成的微簇进行微簇集合的更新与维护,利用改进的粒子群算法对离线的微簇数据信息进行适应度值的计算,将种群分为优势子种群和普通子种群,然后利用个体适应度值和平均适应度值的判别来生成当前个体环境的最优候选解,并迭代地对个体进行进化,输出具有最优适应度值的聚类集合,完成对数据流的聚类。仿真实验结果表明,算法在对数据流执行聚类时具有较高的执行效率,并且最后聚类的质量较好,算法实用性强。