【摘 要】
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针对多源海量实时数据的复杂事件检测中,原始事件流的分流处理存在事件检测准确率低及效率慢的问题,提出一种基于事件树的复杂事件检测方法。首先给出事件依赖关系的明确定义
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61502110);粤港共性技术招标项目(2013B010134011);广东省科技计划资助项目(2016B090918045,2017B090901019)
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针对多源海量实时数据的复杂事件检测中,原始事件流的分流处理存在事件检测准确率低及效率慢的问题,提出一种基于事件树的复杂事件检测方法。首先给出事件依赖关系的明确定义,然后根据原子事件间存在的多依赖关系生成原子事件树,以事件树为节点构造依赖事件树链表,提升复杂事件处理引擎的有效检测次数,使得事件检测的匹配效率得到提升。同时该方法减少了事件检测过程的内存消耗,提高了事件检测的吞吐量。仿真实验与案例研究证明了提出方法在海量数据处理上的优异性及可行性。
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