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流数据聚类模型变化检测策略
引用本文:刘赏,黄亚楼,倪维健. 流数据聚类模型变化检测策略[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(5): 15-18
作者姓名:刘赏  黄亚楼  倪维健
作者单位:南开大学信息技术学院,天津,300071;南开大学信息技术学院,天津,300071;南开大学信息技术学院,天津,300071
基金项目:教育部科学技术研究项目;南开大学校科研和教改项目
摘    要:流数据是动态的、不断发生变化的,如果能够及时发现流数据聚类模型的变化,并报告给用户发生了哪些变化,可以帮助用户制定出更好的策略。针对该需求,本文提出一种流数据变化检测策略,该策略充分利用簇统计信息CFT检测变化,比较变化后新聚类模型与原模型之间的差异,分别报告出每一个簇的具体变化,其时间复杂度为O(K2),实验证明该机制能够较为直观报告出变化的结果。

关 键 词:流数据  聚类  数据挖掘
文章编号:1002-8331-(2006)05-0015-04
收稿时间:2005-11-01
修稿时间:2005-11-01

A Strategy for Detecting the Changes in Cluster Model of Data Stream
Liu Shang,Huang Yalou,Ni Weijian. A Strategy for Detecting the Changes in Cluster Model of Data Stream[J]. Computer Engineering and Applications, 2006, 42(5): 15-18
Authors:Liu Shang  Huang Yalou  Ni Weijian
Abstract:As data stream is dynamic,its model will change with time.If the change in data stream' model can be detected and reported detailedly in time,it will help the user make out better strategies.Aiming at this requirement,this paper proposes a new strategy based on CFT,by which not only the change can be found,but also the difference between the new cluster model and the old cluster model can be discovered in detail.The time complexity of the strategy is O(K2),and the experiments show that the change can be detected accurately and reported in a intuitive way.
Keywords:data stream  cluster  data mining
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