【摘 要】
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多维数据流相关性分析的研究较少,且主要集中在单一滑动窗口分析.文中提出一种基于基窗口的在线典型相关分析算法(Base_win_CCA).算法动态维护基窗口的统计量用于多维相关性
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院; 南京理工大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.60803021,61170035,60973047,60902097);浙江省公益技术应用研究项目(No.2010C33149);宁波市自然科学基金项目(No.2010A610115)资助
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多维数据流相关性分析的研究较少,且主要集中在单一滑动窗口分析.文中提出一种基于基窗口的在线典型相关分析算法(Base_win_CCA).算法动态维护基窗口的统计量用于多维相关性分析,时空复杂度大为减少,并且可根据多用户并发请求获取多个窗口范围的相关性,较灵活,运算结果精确.理论分析和实验结果表明算法在基窗口越大,相关性查询窗口越大,数据流条数越多,查询用户越多的情况下能体现出优越的性能.
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