实时数据流中动态模式的发现与跟踪

项目名称： 实时数据流中动态模式的发现与跟踪

项目编号： No.60975031

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 张晓龙

作者单位： 武汉科技大学

项目金额： 32万元

中文摘要： 实时数据流中动态模式的发现与跟踪是将带有时间标记的数据流作动态分析，发现数据流中有意义的模式并且跟踪模式的变化，这是一种从实时数据流中获取知识的重要方法和技术。本研究拟采用一种基于衰减窗口技术的实时数据流网格聚类方法，发现实时数据流中的模式，并保存随时间变化的模式，通过对多个模式的快速对比分析，实现跟踪模式的变化过程。在模式发现和跟踪算法的实现中，设计一种密度维度树的数据结构以及相应的剪枝策略，实现降低算法的时空消耗并且提高模式发现与跟踪的效率。最后，我们将集成阶段性研究成果，设计并实现一种适合于实际应用背景的动态模式发现与跟踪的算法系统，并对算法的性能进行实验分析和评价。本研究将为实时数据流的数据挖掘提供新的方法。

中文关键词： 实时数据流；网格聚类；模式发现与跟踪；数据挖掘；

英文摘要：

英文关键词： real-time data stream；grid clustering；pattern discovery and tracking；data mining；