分布式数据流相关论文
随着社会的发展，企业业务已经进入了“随需应变”的时代。为了适应企业业务的这一特点，提高企业的综合竞争力，一个可行的途径是将企业......
随着网络技术的飞速发展，一种新型的以流形式存在于分布式网络中的数据模型——数据流，引起人们越来越多的关注。近些年来，数据流已广......
分布式数据流挖掘日渐成为数据挖掘领域的一个新的研究热点。分布式数据流不仅具有数据量大，速度不断变化，潜在无穷多等典型的数据流......
近年来，在诸如网络流量分析、传感器网络、入侵检测等应用中，相关的业务数据往往来自于多节点的网络环境，在各个节点源源不断产生大量......
全球随时随地都在产生着各种各样的数据，例如股票市场的交易数据、电子商务的订单数据、科学卫星的探测数据等等。这些数据都不是固......
随着网络和分布式数据库技术的迅猛发展和广泛应用，各个领域每天都以惊人的速度产生和积累着大量的数据，如何有效地分析这些数据，并从......
近年来，随着各种网络应用的涌现，网络在人们的生产生活中无处不在。诸如因特网、企业内部网、局域网、广域网和传感器网络等应用环境......
学位
随着信息技术不断深入应用到金融、交通、军事、生态环境监测、Web应用等领域，需要计算机处理的数据类型和数据量与日俱增。近年来，......
近年来,随着网络的发展,通讯设备的普及,在现实世界的许多应用领域中出现了一种被称之为数据流的新的数据形式。在这些应用中,数据......
近几年来,随着通信技术和计算机技术的不断发展,一种新型的数据模型--分布式数据流,得到越来越多的关注。它广泛应用于金融、网络......
数据流处理技术是最近几年数据库领域的一个新的研究方向,由于其广泛的应用前景而得到了广大研究人员的关注。分布式系统具有廉价......
随着网络技术的发展，越来越多的数据正以数据流的形式存在于各种各样的网络系统中。数据流的特点是数据不是永久储存在传统数据库中......
Top-K支配查询返回数据集中支配其它数据点个数最多的前K个点，它继承了Skyline查询和Top-K查询的优点而避免了二者的缺点，在偏好搜索......
当前,许多应用数据来自于多节点的分布式网络环境,因此,分布式数据流近年来受到广泛关注。许多应用都具有分布式数据流特征,如web......
在许多应用环境中,数据是以连续、可变、无界的序列形式出现,这些大量的数据有序的聚集在一起即组成了数据流。由于数据流具有实时......
对智能交通系统中面向分布式数据流的聚类问题进行了研究.针对智能交通系统中传感器网络分布式数据流的特点,提出一种基于网格块的......
K-Skyband查询是Skyline查询的扩展，能够返回那些自身具有潜在价值但被Skyline查询遗漏的点，在偏好搜索和多目标决策支持领域均有重......
为发现分布式数据流下不同形状的聚簇,提出了一种基于代表点的聚类算法。算法首先在代表点定义的基础上,提出环点的概念以及迭代查......
针对当前基于二级网络模型的数据流k-最近邻（kNN）查询中网络流量大、查询结点负载重的问题,提出了一种新的网络模型,将二级网络模型......
为了降低分布式数据流上的连续Skyline计算过程中的通信开销，提出了基于远程过滤的思想并对相关理论基础进行了证明，描述了系统的体......
对智能交通系统中面向分布式数据流的频繁模式挖掘问题进行了研究。针对智能交通系统中传感器网络数据流的特点,提出一种基于分布......
在日常生活中,数据时常是以分布式网络为媒介收集的,分布式数据流近年来受到关注。本文为分布式数据流聚类挖掘专门设计了一种局部......
为了提升高效频繁集大数据的信息安全性,提出了基于分布式数据流的大数据信息安全评估平台。首先构建数据结构融合模型,采用闭频繁......
随着大数据应用的普及,高效可扩展的数据流操作在实时分析处理中扮演着越来越重要的角色.分布式并行处理架构是应对大流量、低延时......
传统的分布式数据流挖掘模型是一种挖掘结果中逐层进行的层次模型，通信带宽是一个瓶颈。为了减少分布式数据流结点的通信，本文采用一......
数据流挖掘可有效解决大容量流式数据的知识发现问题,并已得到广泛研究。数据流的一个典型的例子是传感器采集的流式数据。然而,随......
研究无线传感器网络中数据流频繁项集挖掘问题。针对集中式的静态数据流频繁项集挖掘方法不能在传感器网络中直接使用这一特点，提出......
频繁闭合模式集可惟一确定频繁模式完全集且数据量要小几个数量级。根据分布式数据流的特点，提出了一种挖掘频繁闭合项集的算法，该算......
基于非共享策略，围绕着降低系统反应延迟与通信负荷的目标，提出了一种分两阶段渐进求解的分布式算法BOCS（based on the change of sky......
在分布式数据流中，数据流之间相关性分析可以揭示被监测对象之间存在的内在联系。提出了一个基于基窗口的相关系数的计算方法．该方法......
现有的数据流聚类方法很难兼顾数据稀疏和子空间聚类等高维数据难题,而分布式数据流对数据流聚类提出包括在线计算效率、通信开销......
提出一种适用于分布式数据流环境的、基于密度网格的聚类算法。利用局部站点快速更新数据流信息,使网格空间反映当前数据流的变化......
流式数据库系统是一种新型数据库系统,方便于执行连续数据流查询。许多基于流的应用都是分布式的,由于输入流速率及其他系统参数如......
在分布式数据流场景中,如何动态维护top-k集合并尽可能地降低通信开销是非常重要的。通常的做法是:把大量的数据从分布式节点传送......
在分布式数据流中的查询大多表现为连续查询形式,这种查询方式一旦被注册到流系统中后就一直存在,除非特意将其删除.由于流系统中......
在分布式数据流环境中,系统的通信带宽是一种瓶颈资源.在保证查询精度的前提下,为了有效地减少网络中数据流的传输量,提出了一种新......
数据流本质上是分布的,很多时候必须考虑通信开销.基于滑动窗口模型,考虑分布式数据流上的精确连续极值查询问题,对降低通信开销的......
为了发现分布式数据流环境下的微簇,针对数据流的遗忘特性,提出一种基于时间衰减的数据流聚类算法.根据衰减模型增量式的处理局部......
随着数据采集和生成技术的不断成熟，能够生成数据流的应用越来越多，近些年，网络应用进一步普及，单一数据流的应用向着多节点的分布式数......
在数据流挖掘领域中,频繁项集的挖掘是基础性的,也是比较关键的问题,但是现在的算法大多都是基于在单数据流中挖掘频繁项集,传统在......
对分布式数据流进行查询,得到数值最大的K个对象(Top-K观测查询),最直接的解决方法是由中心结点处理分布式数据流,但这种方法导致......
针对分布式数据流中数据有交叠、不完整的情况和聚类需要较低通信代价的要求,提出了密度和模型聚类思想相结合的分布式数据流聚类......
由于近年来智能电网的高度发展,使得电网规模不断增加且愈加复杂,这使得对电网中输变电设备的检修与维护变得更加困难。然而为达到......
文章阐述了无线传感器网络分布式数据流挖掘的研究现状，对无线传感器网络中的数据流进行分类、聚类和关联规则等分布式挖掘算法的比......
在大数据的影响下,实时的数据流处理已经成为迫切需要解决的问题,因此数据流处理技术已经成为新的研究热点.分布式数据流处理技术......
大数据是需求驱动的概念.随着数据库系统的普及和因特网服务的扩张,企业或者个人可用的数据正在膨胀,已有的技术很难满足大数据时......
针对SOA服务集成架构应用于军用指控系统遇到的问题，提出了一种基于分布式数据流的服务集成方法。其设计思想不同于现在常用的服务......
