【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第4期 273-276页,共4页

【作 者】： 张翼飞 ; 魏现辉

【摘 要】 研究超大规模数据流聚类效率优化问题.时间序列下的数据流中元素的访问是单次线性的,即数据元素只能按其流入顺序依次读取一次.传统的方法对时间序列数据流聚类时,只是在方向上按照时间序列数据流元素的顺序进行聚类,效率较低.提出了基于微簇距离加权和属性信息贡献度的时序数据流聚类算法.在该算法中,首先以时间滑块窗口为时间单位对数据流数据进行实时获取,在线阶段对其数据流信息进行微簇的实时生成,并根据微簇的更新和删除对微簇集合进行维护;然后在离线阶段对微簇样本数据集合,依据样本数据的属性信息贡献度及其与样本类别的距离加权,对微簇进行实时聚类.实验证明,改进算法具有较高的执行效率,较高的吞吐量,并有效的降低了内存负载.