【摘 要】
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为了解决电力工业中并行数据流范围聚集的连续查询问题,提出一种新颖的数据流划分方法.首先构造了一个适用于数据流处理的扩展蓄水池抽样算法,根据流值变化率引入跳跃因子反
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程系,东南大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)，the Foundation of Graduate Creative Program of Jiangsu Province
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为了解决电力工业中并行数据流范围聚集的连续查询问题,提出一种新颖的数据流划分方法.首先构造了一个适用于数据流处理的扩展蓄水池抽样算法,根据流值变化率引入跳跃因子反应负荷数据的变化情况,实现数据流的自适应并行采样.然后为了实现数据流量的平均划分,基于近似技术提出2种适应不同情况的生成等深柱状图的算法:增量更新的启发式方法和周期性更新的快捷方法,从而在采样的基础上生成近似划分向量.通过在实际数据集上对算法性能测试,证明文中提出的数据流划分方法高效实用,适合于高速时变数据流的处理.
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