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J-GLOBAL ID：201802281608272904   整理番号：18A0651762

品質推定に基づく空間データストリームクラスタリングアルゴリズムを研究した。【JST・京大機械翻訳】

Clustering algorithm on spatial data stream based on mass estimation

著者 (4件)： Fan Chao (信息工程大学,鄭州,450001) ,  Li Hongwei (信息工程大学,鄭州,450001) ,  Zhu Yan (信息工程大学,鄭州,450001) ,  Shi Fanglin (信息工程大学,鄭州,450001)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 9  ページ： 2700-2702,2713  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： グリッド密度に基づく従来のデータストリームクラスタリングアルゴリズムにおける空間的位置特性の欠陥を解決するために,本論文は,品質推定(mass estimation)に基づく空間データストリームクラスタリングアルゴリズムを提案した。h;dツリーは空間分割を行い、到着データを異なる区分領域に写像し、木の品質(mass)を得た上で、各サブエリアの密度推定を行うと同時に減衰因子を導入し、オンラインで動的にマイクロクラスタを維持し、空間データフローの進化情報を正確に反映できる。実際のデータとシミュレーションデータの統合実験により,このアルゴリズムのクラスタリング効果と高効率性を検証し,従来のデータストリームクラスタリングアルゴリズムとの比較により,クラスタリング効果における優位性を示した。この方法は低い時間複雑性を保証する上で、データの空間位置特性をよりよく保存することができるため、空間データストリームクラスタリングの需要をよりよく適応できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *品質 ,  マイクロクラスタ ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 複雑性 ,  高効率 ,  データフロー ,  オンライン ,  空間分割 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spatial data mining ,  spatial data stream ,  data stream clustering ,  mass estimation ,  spatial partitioning

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 推定 ,  研究