基于有向圖構造的數(shù)據(jù)流預測算法的研究.pdf

1、隨著計算機技術在不同行業(yè)中的廣泛應用,大量業(yè)務數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生,這些數(shù)據(jù)超出傳統(tǒng)持久關系的數(shù)據(jù)模型,以瞬時數(shù)據(jù)流的形式存在。人們希望利用這類數(shù)據(jù)的特點對其進行分析,挖掘出數(shù)據(jù)流中的趨勢變化規(guī)律,進而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)流的預測。然而這類數(shù)據(jù)的規(guī)模通常很龐大并且更新速度快,無法在有限的空間中對其進行完整保存,為數(shù)據(jù)流中的處理、分析和預測帶來很大困難。因此研究數(shù)據(jù)流預測的相關技術和算法具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　 本文針對數(shù)據(jù)流的特點,重

2、點研究數(shù)據(jù)流預測算法,并設計基于有向圖的數(shù)據(jù)存儲模型,以解決數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)量龐大、計算復雜、實時性要求高的問題。通過研究數(shù)據(jù)流預測的過程、結合有向圖存儲的要求,將其分為基于有向圖存儲的數(shù)據(jù)流預處理、有向圖的構造維護和基于有向圖存儲的預測計算三個過程。本文提出的算法具有以下優(yōu)勢:首先,利用有向圖作為存儲數(shù)據(jù)流狀態(tài)的數(shù)據(jù)結構,設計有向圖的構造與維護算法,將數(shù)據(jù)流中的無限數(shù)據(jù)映射為有限的數(shù)據(jù)狀態(tài),降低數(shù)據(jù)存儲和處理的難度,節(jié)省存儲空間。其次,本文

3、在數(shù)據(jù)流預處理過程中以滑動窗口模型為基礎,采用數(shù)據(jù)流聚類技術實現(xiàn),并引入密度聚類的思想。其聚類結果為有向圖的構造和維護提供數(shù)據(jù)輸入,提高有向圖描述數(shù)據(jù)流特征的精度,減少噪點。再次,根據(jù)有向圖中描述的數(shù)據(jù)狀態(tài)在不同步長下的遷移統(tǒng)計信息,得到概率并進行疊加處理,并應用中值的概念實現(xiàn)基于疊加馬爾可夫模型的點值預測,得出數(shù)據(jù)流在下一時刻可能到來的數(shù)據(jù)項值,將預測結果由區(qū)間變?yōu)辄c值,提高數(shù)據(jù)流預測的準確性。
　　 實驗結果表明,該數(shù)據(jù)流預