分布式流数据频繁项发现算法的研究  

Study on discovering frequent items algorithm for distributed data stream

作　　者：杨颖[1] 杨磊[2] 

机构地区：[1]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004 [2]广西计算中心,南宁530022

出　　处：《计算机应用》2008年第1期136-139,共4页journal of Computer Applications

基　　金：国家863计划项目(2002AA4Z3430);广西自然科学基金资助项目(桂科基200731023);广西教育厅桂教科研项目(200626)

摘　　要：对分布式流数据中频繁项的发现算法进行了研究,利用一种新颖的分布式概要算法(DSA)来发现从叶子节点直至根节点的概要结构,通过在不同的分布状态下设置相应的精确梯度来最小化通信负载,并利用真实数据集验证了该结构和算法的有效性。To study the algorithms for discovering the frequent items of distributed data streams, a novel algorithm was applied to find the synopsis structures from leaf nodes to root node by Distributed Synopsis Algorithm （ DSA）, and minimize the communicated loads through the relevant diagrent under different conditions. The experiment verifies the efficiency of the algorithm and structure by real data sets.

关 键 词：流数据 频繁项 概要结构 

分 类 号：TP311.133.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]