【摘 要】
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在数据流聚类算法中，滑动窗口技术可以及时淘汰历史元组、只关注近期元组，从而改善数据流的聚类效果。如果同时数据流流速无规律地随时间动态变化，原来单纯的滑动窗口技术在解决
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51174257);安徽省高校优秀青年人才支持项目;安徽理工大学中青年骨干教师项目
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在数据流聚类算法中，滑动窗口技术可以及时淘汰历史元组、只关注近期元组，从而改善数据流的聚类效果。如果同时数据流流速无规律地随时间动态变化，原来单纯的滑动窗口技术在解决这类问题时存在缺陷，所以，在充分考虑了滑动窗口大小和数据流流速之间关系的前提下，提出了基于动态可调衰减滑动窗口的变速数据流聚类算法。该算法对历史元组和近期元组分别赋予一定的权重进行处理，然后依据数据流流速的不同函数改变窗口的大小，从而实现数据流的聚类。提出了该数据流聚类算法的数据结构——变异数据流聚类的数据结构。通过真实数据和模拟数据来构造动
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