基于概率数据流的有效聚类算法

提出一种在概率数据流上进行聚类的有效方法P-Stream.P-Stream针对数据流上的概率元组提出强簇、过渡簇和弱簇的概念,设计一种有效的在线候选簇选择策略,为每个不断到达的数据元组合理地找到可能归属的簇,并在每个检查点存储微簇快照,以便离线进一步高层聚类和演化分析.最后设计一个“积极”的二层聚类模型来判断现有的第1层聚类模型是否还适应数据流中最近到达的概率元组.实验采用KDD-CUP’98和KDD-CUP’99真实数据集以及变换高斯分布的人工数据集构造概率数据流.实验结果表明,P-Stream具有良好的聚类质量、较快的处理速度,能够有效地适应数据演化情况.     

一种并行处理Skyline查询的有效方法

Skyline查询是近年来数据库领域的一个研究重点和热点, 这主要是因为Skyline查询在许多领域有着广泛的应用. 现有的工作大都集中于单处理机环境, 然而, 由于Skyline查询是CPU敏感的, 因此,在实际应用中, 现有的方法具有很大的局限性. 基于此, 提出一种有效降低处理Skyline查询时间开销的并行算法PAPSQ (Parallel algorithm for processing skyline queries). 算法有机结合多维数据对象的自身特性和通用多处理机系统的实施优点, 以Skyline查询搜索偏序格为底层结构, 利用多维数据对象的同胚评估值和偏序格加权技术来有效提高并行处理Skyline查询的效率. 实验评估表明, PAPSQ算法具有有效性和实用性.