通过最大化实现数据流算法中的可变滑动窗口

摘要：

数据流挖掘中很多算法是基于定长滑动窗口的,定长滑动窗口的缺点是很难设置窗口的大小,而且对数据流分布的不同类型不存在最优大小的窗口,因此算法的性能较差.提出了可变滑动窗口算法,通过高效维护一个静态的最大范化均值完成.该常量在全部时间窗口中被最大化因而使用变长窗口.其他算法可以用该方法重新描述.实验表明了范化均值的有效性.

关键词：泛化均值、滑动窗口、数据流

所属期刊栏目：3

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：519-538