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提出一种不确定数据流上聚类算法(FDCUS),采用格结构和基于时间衰减模型的聚类机制来解决挖掘任意形状聚类问题.算法引入时间衰减......
频繁模式挖掘是数据流挖掘中的重要研究课题.针对数据流的时效性和流中心的偏移性特点,提出了界标窗口模型与时间衰减模型相结合的......
由于数据流的流动性与连续性,数据流所蕴含的知识会随着时间的推移而发生变化.因此,在绝大多数数据流的应用中,用户往往对新产生的......
随着计算机硬件、网络通信和分布计算技术的飞速发展,产生了一种新型的数据类型—数据流,它广泛存在于诸如互联网监控、金融分析、......
任意形状聚类是数据流挖掘中的重要研究课题．提出一种滑动窗口内进化数据流任意形状聚类算法SWASCStream．提出了改良的微簇特征结构，......
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数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具......
继网格计算、分布式计算之后,云计算成为一种饱受欢迎的服务模式,大量的商家和消费者涌入云服务市场,交易双方的诚信问题成为制约......
