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| 一种流数据立方体分析挖掘框架 | |
| 引用本文： | 金苍宏,刘泽民,吴明晖,应晶.一种流数据立方体分析挖掘框架[J].电信科学,2014,30(9). |
| 作者姓名： | 金苍宏 刘泽民 吴明晖 应晶 |
| 作者单位： | 1. 浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310027 2. 浙江大学城市学院 杭州310015 3. 浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310027;浙江大学城市学院 杭州310015 |
| 基金项目： | 浙江省自然科学基金资助项目，浙江省本科院校中青年学科带头人学术攀登基金资助项目 |
| 摘 要： | 流数据是目前一种重要的数据展现形式,对流数据进行OLAM(联机分析挖掘)操作可为分析人员提供多层次的数据视图。但OLAM要求在不同粒度中实现对数据的聚合操作,而流式数据内含时态特性和持续到达特性,使得数据无法被多次重复操作。使用传统OLAP(联机分析处理)方法无法生成部分物化视图且流数据规模宏大,受限于存储空间大小而无法保存全部数据单元信息。针对上述问题,提出了一种基于概要技术的流数据OLAM框架——sketch cube(概要立方体),该框架把任意维度组合映射成唯一自然数,根据上下限单调原则对维度组合裁剪,在类线性空间中保存有效数据单元信息,并构建时间序列索引提高检索效率。通过理论分析给出使用sketch cube的前提条件,同时通过真实海量流数据实验分析表明,sketch sube在有效性、存储空间效率和正确率上可以满足实时挖掘的需求。 |
| 关 键 词： | 流数据 概要立方体 联机分析挖掘 实时分析 |
A Cube Analytical Mining Framework for Stream Data |
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| Jin Canghong,Liu Zemin,Wu Minghui,Ying Jing.A Cube Analytical Mining Framework for Stream Data[J].Telecommunications Science,2014,30(9). | |
| Authors: | Jin Canghong Liu Zemin Wu Minghui Ying Jing |
| Abstract: | |
| Keywords: | stream data sketch cube online analytical mining real-time analysis |
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