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1、實時系統(tǒng)和其它一些動態(tài)環(huán)境經(jīng)常會產(chǎn)生大量的(可能無窮的)流數(shù)據(jù),如本文中我們研究的電話網(wǎng)中的話務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)由于量非常大從而不能;磁盤上進行存儲或多次掃描。我們能否對這些數(shù)據(jù)進行在線多維分析和數(shù)據(jù)挖掘,以在情形變化時能夠提醒并且?guī)椭藗冞M行及時快速的、高效高質(zhì)的響應(yīng)?這是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。 在本文中,我們研究了一些對時序流數(shù)據(jù)進行在線的、多維回歸分析方法,主要有以下貢獻: (1)我們的分析表現(xiàn)在進行多維線性回歸分析
2、時只有一些少量的壓縮回歸測量數(shù)據(jù)而不是整個流數(shù)據(jù)被記錄下來; (2)為了有利于在線流數(shù)據(jù)分析,我們提供了一個以回歸值作為測量維、以不規(guī)則時間軸作為時間維的部分物化的數(shù)據(jù)方模型,以便于減少保存在內(nèi)存和磁盤上的數(shù)據(jù); (3)在此回歸分析中我們使用了一個基于異常引導(dǎo)的下鉆方法。基于這個設(shè)計,我們提出了有效的話務(wù)流數(shù)據(jù)分析算法并在性能分析中比較了所提出的算法,證明了其能夠在對多維流數(shù)據(jù)分析中有效地減少內(nèi)存和時間的使用。
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