基于滑动窗口的动态数据流聚类算法研究

摘要：

数据流聚类算法是当前数据流研究领域里的重要分支,而滑动窗口是数据流中一种关注近期数据的近似方法,提出一种采用滑动窗口处理数据的优化算法SWStream.算法采用双层架构思想,在线阶段利用滑动窗口树存储概要结构,动态调整窗口大小.而在离线阶段对上一阶段的结果进行宏聚类,得到最后的结果.实验验证本算法有更高的处理效率,也相对节约内存.

关键词：数据流、滑动窗口、聚类、数据挖掘

所属期刊栏目：32

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅研究计划项目132300410395,122300410395

在线出版日期：2014-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：777-780