密度相关的数据流偏倚抽样

利用数据空间动态网格划分的方法,对数据流空间的数据分布密度情况进行模拟,并在此基础上提出了一种基于密度的偏倚抽样方法.为验证该抽样方法的有效性,将其应用到数据流中的聚类挖掘,实验结果表明该算法具有良好的适用性和有效性.     

在线更新物化Web视图

提出一种基于异步更新和延迟更新相结合的算法ADUA,其中异步更新机制充分利用系统的空闲时间对尽可能多的失效视图进行刷新,对那些没有得到及时更新而被查询的物化视图,则利用延迟更新进行处理而确保查询的时新性.ADUA算法不但可保证数据的时新性,而且通过对系统资源合理的调度,可提高算法在不同负荷条件下的适应能力,进一步降低更新开销对查询响应速度的影响,使Web视图的物化效益得以充分发挥.