基于时空划分的数据流挖掘

基于时空划分的思想,设计概要数据结构的在线生成算法。概要数据结构保存流数据不同时刻的分布状态,以支持离线阶段的分类、聚类和关联规则发现等数据挖掘操作。研究时间粒度、量化向量调整和子区域索引等3项内存需求控制策略,以平衡概要数据结构的内存需求和内外存之间的I／O次数。     

基于时空划分的数据流挖掘

基于时空划分的思想,设计概要数据结构的在线生成算法。概要数据结构保存流数据不同时刻的分布状态,以支持离线阶段的分类、聚类和关联规则发现等数据挖掘操作。研究时间粒度、量化向量调整和子区域索引等3项内存需求控制策略,以平衡概要数据结构的内存需求和内外存之间的I/O次数。     

流聚类模型及其统一表示

数据流是带有时间属性、持续到达的数据序列,实际中有不同的应用形式。采用应用驱动的研究思路,从具体应用中抽象出4种不同的数据流模型,提取出数据维数和子流个数等2个参数,将各种数据流模型在表示形式上统一起来,分析不同数据流模型的聚类方法,探索并给出一个基于滑动窗口的统一数据流模型聚类挖掘框架。