話務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回歸分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、實(shí)時(shí)系統(tǒng)和其它一些動(dòng)態(tài)環(huán)境經(jīng)常會(huì)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(jìn)行存儲(chǔ)或多次掃描。我們能否對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行在線多維分析和數(shù)據(jù)挖掘，以在情形變化時(shí)能夠提醒并且?guī)椭藗冞M(jìn)行及時(shí)快速的、高效高質(zhì)的響應(yīng)?這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。 在本文中，我們研究了一些對時(shí)序流數(shù)據(jù)進(jìn)行在線的、多維回歸分析方法，主要有以下貢獻(xiàn)： (1)我們的分析表現(xiàn)在進(jìn)行多維線性回歸分析

2、時(shí)只有一些少量的壓縮回歸測量數(shù)據(jù)而不是整個(gè)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(gè)以回歸值作為測量維、以不規(guī)則時(shí)間軸作為時(shí)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(gè)基于異常引導(dǎo)的下鉆方法?；谶@個(gè)設(shè)計(jì)，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(shí)間的使用。