【摘 要】
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本文提出一种基于静态滑动窗口的数据流聚集技术(SSWAT--Stream Summarization using Static Sliding Window-based Approximation Tree)。SSWAT的主要思想是，报据窗口大小和更新周期，建立一个树型结构,其中每个结点存储着这个流数据内不同区段的数据近似值。树的不同层对应着不同的更新周期。其更新周期与窗口的更新周期相联系。SSW
【机 构】
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黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨,150080 黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨,1500
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本文提出一种基于静态滑动窗口的数据流聚集技术(SSWAT--Stream Summarization using Static Sliding Window-based Approximation Tree)。SSWAT的主要思想是，报据窗口大小和更新周期，建立一个树型结构,其中每个结点存储着这个流数据内不同区段的数据近似值。树的不同层对应着不同的更新周期。其更新周期与窗口的更新周期相联系。SSWAT的近似树高度求解如下:已知窗口大小N和更新周期为T的情况下，那么树的高度H可以通过以T为底，对滑动窗口的大小N取对数来获得,SWAT和SSWAT两种技术的差异在于:前者的窗口更新周期为一个时间单位，后者的窗口更新周期为多个时间单位,SSWAT很好地适应数据流的流速多样性。
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