挖掘频繁元素是数据流研究领域的一个重要问题。由于数据流具有高速流动、规模无限等特点，因此在数据流上挖掘频繁元素很具挑战性，主......

数据流是按时间顺序到达的一个连续数据组成的一个序列。近年来,挖掘数据流的应用越来越广泛。在动态数据集上挖掘频繁项是一项困......

针对现有的无线传感器网络拥塞控制算法中很少考虑数据压缩和加权公平性的问题,提出了一种ε近似和加权公平性保证的拥塞控制算法.......

数据流频繁项是指在数据流中出现频率超出指定阈值的数据项．查找数据流频繁项在网络故障监测、流数据分析以及流数据挖掘等多个领域......

We will define and characterize ε-pseudo Chebyshev and ε-quasi Chebyshev subspaces of Banach spaces. We will prove tha......

数据流的无限性和流动性使得传统的频繁项挖掘算法难以适用。针对数据流的特点,提出了一种实时的挖掘数据流近似频繁项的算法。在......

由于数据流的高速产生性、强流动性及变化不稳定性的需求，数据流算法应在有限存储空间里实时准确分析数据，提取有用知识。在允许的误......

提出了能够满足任意误差和任意查询区域的ε-近似区域聚集算法。针对聚集函数SUM,提出了动态规划算法计算达到任意误差的最小数据......