通过最大化实现数据流算法中的可变滑动窗口(英文)

数据流挖掘中很多算法是基于定长滑动窗口的,定长滑动窗口的缺点是很难设置窗口的大小,而且对数据流分布的不同类型不存在最优大小的窗口,因此算法的性能较差。提出了可变滑动窗口算法,通过高效维护一个静态的最大范化均值完成。该常量在全部时间窗口中被最大化因而使用变长窗口。其他算法可以用该方法重新描述。实验表明了范化均值的有效性。