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188宝金博页面版: 高效数据流和海量文本处理算法研究

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内容提示: 摘要 I 摘要 随着网络通信技术的迅速发展, 以数据流形式呈现的数据大量涌现在各个信息处理领域。 例如无限传感器网络中传回基站的传感数据流, 人们浏览网页时产生的网络点击流, 还有证券买卖产生的实时交易信息等等。 数据流具有数据量大, 持续快速产生, 数据分布随时间变化等等特点。 而传统静态数据集合中的分析处理技术往往只适用于处理那些可存储在磁盘上的有限静态数据。 这些传统技术往往都需要多次扫描所处理的全部数据, 从而使得将它们直接于处理数据流时, 会带来严重的低效率和高代价。 面对这些持续快速到达的海量数据流, 如何利用有限的资源来有...

文档格式:PDF | 页数:98 | 浏览次数:30 | 上传日期:2014-03-27 23:14:51 | 文档星级:
摘要 I 摘要 随着网络通信技术的迅速发展, 以数据流形式呈现的数据大量涌现在各个信息处理领域。 例如无限传感器网络中传回基站的传感数据流, 人们浏览网页时产生的网络点击流, 还有证券买卖产生的实时交易信息等等。 数据流具有数据量大, 持续快速产生, 数据分布随时间变化等等特点。 而传统静态数据集合中的分析处理技术往往只适用于处理那些可存储在磁盘上的有限静态数据。 这些传统技术往往都需要多次扫描所处理的全部数据, 从而使得将它们直接于处理数据流时, 会带来严重的低效率和高代价。 面对这些持续快速到达的海量数据流, 如何利用有限的资源来有效的分析处理它们成为时下最为关心的问题。典型的数据流分析处理问题包括数据流聚类, 数据流变化检测, 副本检测等等。 随着互联网的发展, 网络信息的监测和管理中急需处理海量文本数据( 如大量的网络网页) 。 而传统的文本分析处理技术仅适用于处理小规模的文本数据,而难以处理海量的文本数据。 典型的文本处理问题包括文本分类, 文本聚类和文本信息抽取等等。 本文对数据流和海量文本处理技术中若干关键问题进行了深入研究, 主要包括以下内容: 1 . 一种适用于高维数据流变化检测算法: 本文首先将数据流上的变化检测问题转化为寻找变化显著单元格的问题。基于频繁模式挖掘 FP 算法, 设计一种记录数据流中网格的经验分布变化值的数据结构- - VT 树(v ar i at i on t r ee), 并通过搜索 VT 树中的路径来发现高维数据流中所有经验分布变化值大于ε的网格。 2. 一种基于代表点的高维数据流上聚类算法 传统的基于网格的聚类算法难以适用于处理处理演化的高维数据流。 本文对高维数据流中数据点的每一个维度属性进行单独量化, 并用量化得到的每个维度上的代表点来替代传统基于网格的聚类算法中的固定划分区间。 本文算法中代表点是随着不断流过的高维数据流而演化变化的, 从而能比其他数据流聚类算法更好的捕捉到演化高维数据流中聚类。 3. 一种滑动窗口上数据流副本检测的有效算法 本文出一种新的数据结构: Fl ag Bl oom Fi l t er ( FBF) 。 这种新的数据结构改进了目前最有效的 Dec ay i n g Bl oom Fi l t er ( DBF) 。 基于 FBF, 本文提出了一种高效的算法来解决滑动窗口上数据流副本检测问题。 给定滑动窗口大小W ,计数器个数 M , FBF 比 DBF 多使用 M 比特空间, 但 FBF 的误是率是 DBF 的2 /(1)kk +, 其中ln(2)/2kM W=≥????为使用的哈:鍪。 给定同样的内存空

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