【摘 要】
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传统的基于网格的数据流聚类算法在同一粒度的网格上进行聚类，虽然提高了处理速度，但聚类准确性较低。针对此问题，提出一种新的基于双层网格和密度的数据流聚类算法DBG—Stream
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目“西部国家重点生态功能区生态安全预警和仿真调控研究”（71263045）.
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传统的基于网格的数据流聚类算法在同一粒度的网格上进行聚类，虽然提高了处理速度，但聚类准确性较低。针对此问题，提出一种新的基于双层网格和密度的数据流聚类算法DBG—Stream。在2种粒度的网格上对数据流进行聚类，并借鉴CluStream算法的思想，将聚类过程分为2个阶段。在线过程中利用粗粒度的网格单元形成初始聚类，离线过程中在细粒度网格单元上，对位于簇边界的网格单元进行二次聚类以提高聚类精度，并实现了关键参数的自动设置，通过删格策略提高算法效率。实验结果表明，DBG-Stream算法的聚类精确度较D—St
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“新闻自由”的说法于理不通，它不符合现代汉语的构词习惯。世界各国（包括中国）的宪法都只有“言论、出版自由”而没有“新闻自由”。而且，“新闻自由”一词有多重含义，可以作多种