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基于ASWT的流数据弹性跳变检测算法
引用本文:任美睿,郭龙江.基于ASWT的流数据弹性跳变检测算法[J].郑州大学学报(理学版),2006,38(4):87-92.
作者姓名:任美睿  郭龙江
作者单位:黑龙江大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150080
基金项目:黑龙江省教育厅科学技术研究一般项目,编号10551246,黑龙江大学青年基金项目,编号QL200428
摘    要:在迁移小波树的基础上提出了带放大器的迁移小波树(ASWT)结构,并基于该结构设计出了一个能够在线性时间内检测出弹性窗口中感兴趣的聚集的流数据弹性跳变检测算法.该算法不仅能够监测单调聚集(COUNT、SUM、MAX和MIN)跳变,也适应非单调聚集(AVG)跳变检测.输入数据流不受限制,可以是正数流、负数流或者正负数交错流.实验使用上海证券交易所的实时贸易数据监测交易高峰期和股票价格的涨停期,结果表明本算法是较高效的.

关 键 词:数据流  滑动窗口  弹性跳变检测  ASWT
文章编号:1671-6841(2006)04-0087-06
收稿时间:03 15 2006 12:00AM
修稿时间:2006年3月15日

ASWT Based Elastic Burst Detection Algorithm over Data Stream
REN Mei-rui,GUO Long-jiang.ASWT Based Elastic Burst Detection Algorithm over Data Stream[J].Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition,2006,38(4):87-92.
Authors:REN Mei-rui  GUO Long-jiang
Institution:School of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin 150080, China
Abstract:A data structure,shifted wavelet tree with amplifier(ASWT),is proposed based on shifted wavelet tree.ASWT based elastic burst detection algorithms over data stream are presented.The algorithms can detect not only interesting monotonic aggregates but also non-monotonic aggregates, extending the input data stream to bad-formed data stream.Extensive experimental studies based on real time trade data from Shanghai Stock Exchange are carried to demonstrate the accuracy of the detection techniques.Experimental results show that the detection algorithms proposed are feasible and highly effective.
Keywords:data stream  sliding window  elastic burst detection  ASWT
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