注册 登录  
 加关注
   显示下一条  |  关闭
温馨提示!由于新浪微博认证机制调整,您的新浪微博帐号绑定已过期,请重新绑定!立即重新绑定新浪微博》  |  关闭

中吴南顾惟一笑

成功法则就是那19个字

 
 
 

日志

 
 

流数据挖掘与DSMS  

2010-06-12 12:46:33|  分类: dbms |  标签: |举报 |字号 订阅

  下载LOFTER 我的照片书  |
特点
大数据量,甚至无限
频繁的变化和快速的响应
线性扫描算法,查询次数有限
random access is expensive

DBMS
持久的关系
One-time queries
随机的访问
“无限”的磁盘空间
当前状态有效
相对较低的更新率
很少“实时服务”
假定数据精确无误
访问策略由查询处理器在数据库设计时确定


DSMS(Data Stream Management System)
瞬间的流
连续的查询
序列化的访问
有限的主存
数据的到达顺序是关键
数据传输率未知
实时响应
过时/模糊的数据
变化的数据及数据量


目前的DSMS项目
STREAM (Stanford): A general-purpose DSMS
Cougar (Cornell): sensors
Aurora (Brown/MIT): sensor monitoring, dataflow
Hancock (AT&T): telecom streams
Niagara (OGI/Wisconsin): Internet XML databases
OpenCQ (Georgia Tech):  triggers, incr. view maintenance
Tapestry (Xerox): pub/sub content-based filtering
Telegraph (Berkeley): adaptive engine for sensors
Tradebot (www.tradebot.com): stock tickers & streams
Tribeca (Bellcore): network monitoring
Streaminer (UIUC): new project for stream data mining

应用实例
网络安全                                        
    数据包流,用户的会话信息
    查询: URL 过滤,异常监测,网络攻击和病毒来源
金融领域
    交易数据流, 股票行情, 消息反馈
    查询: 套汇可能性分析,模式

研究方向
流数据建模(Stream data model)
    STanford stREam datA Manager (STREAM)
    Data Stream Management System (DSMS)
流检索/查询建模(Stream query model)
    Continuous Queries
    Sliding windows
流数据挖掘(Stream data mining)
    Clustering & summarization (Guha, Motwani et al.)
    Correlation of data streams (Gehrke et al.)
    Classification of stream data (Domingos et al.)
  评论这张
 
阅读(499)| 评论(0)
推荐 转载

历史上的今天

在LOFTER的更多文章

评论

<#--最新日志,群博日志--> <#--推荐日志--> <#--引用记录--> <#--博主推荐--> <#--随机阅读--> <#--首页推荐--> <#--历史上的今天--> <#--被推荐日志--> <#--上一篇,下一篇--> <#-- 热度 --> <#-- 网易新闻广告 --> <#--右边模块结构--> <#--评论模块结构--> <#--引用模块结构--> <#--博主发起的投票-->
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

页脚

网易公司版权所有 ©1997-2017