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流数据复杂聚类查询处理算法
  • ISSN号:1005-2615
  • 期刊名称:《南京航空航天大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)(2007AA01Z404)资助项目;江苏省科技支撑计划(BE2008135)资助项目;国家自然科学基金(60673127)资助项目.
中文摘要:

流数据上的连续查询,尤其连续聚类查询是流数据处理研究的难点。草图算法能够计算流数据上等值连接大小的高精度近似值,而直方图算法能够较精确地统计流数据的分布。本文结合这两种算法的优势,提出了一种能够高效处理流数据上复杂聚类查询的算法。理论和实验结果表明,该算法具有较高的精度和较小的空间复杂度。

英文摘要:

Continuous queries over data streams, especially aggregation queries are one of the difficult problems in data stream processing. The algorithm based on the sketch estimates the equal join size of data stream with high precision and gives the distribution of data stream accurately. An efficient data stream aggregation query processing algorithm is proposed based on sketching and histograms techniques. The algorithm can provide approximate The theory and experimental results show that answers to a certain kind of complex aggregate queries.The theory and experimental results show that the algorithm has high precision and small space complexity.

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期刊论文 47 会议论文 6 专利 3
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期刊信息
  • 《南京航空航天大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:工业和信息化部
  • 主办单位:南京航空航天大学
  • 主编:宣益民
  • 地址:南京市御道街29号
  • 邮编:210016
  • 邮箱:tnuaa@nuaa.edu.cn
  • 电话:025-84892726
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-2615
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1429/V
  • 邮发代号:28-140
  • 获奖情况:
  • 2005获高校科技期刊先进集体,2006获中国高校优秀科技期刊奖,2007获江苏省优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11886