【摘 要】
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为提高数据流聚类的精度和时效性，提出一种具有时态特征与近邻传播思想的高效数据流聚类算法（ TCAPStream）。该算法利用改进的WAP将新检测到的类模式合并到聚类模型中，同时利用微
【机 构】
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国家数字交换系统工程技术研究中心电信网实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展863计划项目（No.2011AA010603,2011AA010605）资助
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为提高数据流聚类的精度和时效性，提出一种具有时态特征与近邻传播思想的高效数据流聚类算法（ TCAPStream）。该算法利用改进的WAP将新检测到的类模式合并到聚类模型中，同时利用微簇时态密度表征数据流的时态演化特征，并提出在线动态删除机制对微簇进行维护，使算法模型既能体现数据流的时态特征，又能反映数据流的分布特性，得到更精确的聚类结果。实验结果表明，该算法在多个人工数据集和真实数据集上不仅具有良好的聚类效果，而且具有较好的伸缩性和可扩展性。
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