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文檔簡介
1、在金融領(lǐng)域里,大量的數(shù)據(jù)如股票交易的高頻數(shù)據(jù)是以流的形式到達的。這些流數(shù)據(jù)持續(xù)到達,速度快,容量近乎無限,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)不能很好地處理。將流數(shù)據(jù)處理引入數(shù)據(jù)庫中,能提高了數(shù)據(jù)處理的效能,緩解了金融數(shù)據(jù)庫中的時間窗口瓶頸。
頻繁項挖掘是流數(shù)據(jù)處理中一項十分重要的基本任務(wù)。許多近似算法能夠有效地進行頻繁項挖掘。但傳統(tǒng)的頻繁項算法如Lossy Counting都只能基于元素的計數(shù)進行挖掘。無法滿足對帶權(quán)值數(shù)據(jù)的監(jiān)控。本論文
2、提出的新算法可以對元素在整個流數(shù)據(jù)中所占權(quán)重比重進行挖掘,輸出超出門檻參數(shù)的頻繁項。輸出結(jié)果為近似值,誤差可以保證不超過給出的設(shè)定值。新算法非常適用于金融交易中各種帶權(quán)值交易的頻繁項挖掘。實驗證明新算法顯著降低了時間和空間的開銷。
增量式數(shù)據(jù)庫是將流數(shù)據(jù)處理技術(shù)限制放寬后在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的應用。利用增量式數(shù)據(jù)庫的設(shè)計方法,在計算密集的任務(wù)中保存中間結(jié)果,將峰值時的計算負載均衡至空閑的時間里,可以大大提高系統(tǒng)的運行效率和
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