摘要
对分布式流数据中频繁项的发现算法进行了研究,利用一种新颖的分布式概要算法(DSA)来发现从叶子节点直至根节点的概要结构,通过在不同的分布状态下设置相应的精确梯度来最小化通信负载,并利用真实数据集验证了该结构和算法的有效性。
To study the algorithms for discovering the frequent items of distributed data streams, a novel algorithm was applied to find the synopsis structures from leaf nodes to root node by Distributed Synopsis Algorithm ( DSA), and minimize the communicated loads through the relevant diagrent under different conditions. The experiment verifies the efficiency of the algorithm and structure by real data sets.
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期136-139,共4页
journal of Computer Applications
基金
国家863计划项目(2002AA4Z3430)
广西自然科学基金资助项目(桂科基200731023)
广西教育厅桂教科研项目(200626)
关键词
流数据
频繁项
概要结构
data stream
frequent item
synopsis