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为了解决高维数据流降维处理中对实时性要求较高的问题，提出了一种基于Johnson—Lindenstrauss转换的数据流降维方法，并论证了在异步数据流情况下该方法的有效性。该方法通过一个去随机化的Johnson—Lindenstrauss转换，在保护任意两点数据之间距离的约束下将高维空间的数据流投影到低维空间，使用种子生成随机哈希函数，由哈希函数构造随机转换矩阵，在数据更新的同时进行降维处理。该方法有效地降低了计算复杂度，实现了亚线性时间的数据流降维处理。实验结果表明：该方法在保证了准确性的情况下提高了执