DS-CABOSFV流数据聚类算法  

作　　者：向浩[1] 

机构地区：[1]北京科技大学经济管理学院,北京100083

出　　处：《中国科技成果》2011年第16期64-66,69,共4页China Science and Technology Achievements

摘　　要：流数据技术已成为当今数据处理领域的研究热点，流数据挖掘是数据流技术研究的重要分支。流数据挖掘的核心思想是设计数据集单遍扫描算法，在有限的内存中存储少量代表流数据特征的概要数据，即时、快速地处理概要数据以得到响应结果，实现流数据实时、在线分析，对流数据进行聚类、分类，具有广泛的应用价值。本文完成了流数据概要的构建并综合研究传统数据挖掘的聚类算法，改进更新了CABOSFV聚类算法，实现了应用于流数据这一新的数据模型上，对传统数据挖掘技术进行改进，实现了数据的实时处理和在线分析，并给出了具体的实现方法，实验结果验证了该算法在流数据挖掘技术上的可行性。

关 键 词：流数据挖掘 聚类 CABOSFV算法 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]