×
马秀丽;胡海峰;李双峰;肖红梅;罗琼;Yang，董卿;唐世伟

DHC：传感器网络中的分布式分层集群。 （英语） 兹比尔1280.68178

J.计算。科学。Technol公司。 26，第4期，643-662（2011）.
摘要：在许多传感器网络应用中，获取网络上属性值的数据分布是至关重要的。这种数据分布可以通过聚类来获得，聚类将网络划分为连续区域，每个区域包含一系列类似读数的传感器节点。本文提出了一种用于高级网络在线数据分析和挖掘的分布式层次聚类（DHC）方法。与原始感官数据的采集和聚合不同，DHC根据传感器节点的当前数据值及其地理距离对其进行聚类，并计算每个聚类的摘要。此外，这些集群及其摘要是以分布式、自下而上的方式生成的。由此产生的集群层次结构及其摘要有助于以多种分辨率进行交互式数据探索。它还可以用于提高传感器网络中以数据为中心的路由和查询处理的效率。我们还设计和评估了DHC的维护机制，使其能够处理不断变化的数据。我们在真实数据集和合成数据集上的仿真结果表明了该方法的有效性和效率。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68M10个 计算机系统中的网络设计和通信
64岁以下 分布式系统

关键词：

群集;数据挖掘;无线传感器网络

软件：

标签
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.-L.Ma}等人，《计算杂志》。科学。Technol公司。26，第4号，643--662（2011；Zbl 1280.68178）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Volgyesi P、Nadas A、Koutsoukos X、Ledeczi A.使用传感器地图进行空气质量监测。程序中。IPSN 2008，美国圣路易斯，2008年4月22-24日，第529-530页。
[2] Barrenetxea G，Ingelrest F，Schaefer G，Vetterli M.传感器范围：开箱即用的环境监测。In Proc。IPSN 2008，美国圣路易斯，2008年4月22-24日，第332-343页。
[3] Michel S、Salehi A、Luo L、Dawes N、Aberer K、Barrenetxea G、Bavay M、Kansal A、Kumar A、Nath S、Parlange M、Tansley S、Ingen C V、Zhao F、Zhou Y.环境监测2.0。程序中。ICDE 2009，中国上海，2009年3月29日至4月2日，第1507-1510页。
[4] Krause A、Leskovec J、Guestrin C、Van Briesen J、Faloutsos C。高效传感器布局优化，确保大型配水网络的安全。《水资源规划与管理杂志》，2008，134（6）：516–526·doi:10.1061/（ASCE）0733-9496（2008）134:6（516）
[5] 薛伟，罗强，陈磊，刘毅。传感器网络中事件检测的等高线图匹配。程序中。SIGMOD 2006，美国芝加哥，6月27-29日，第145-156页。
[6] Meka A，Singh A K。传感器网络中的分布式空间聚类。程序中。EDBT 2006，德国慕尼黑，2006年3月26日至31日，第980-1000页。
[7] Guestrin C，Bodik P，Thibaux R，Paskin M，Madden S.分布式回归：建模传感器网络数据的有效框架。程序中。IPSN 2004，美国伯克利，2004年4月26-27日，第1-10页。
[8] Yin J，Gaber M M.传感器网络中的分布式时间序列聚类。程序中。ICDM 2008，意大利比萨，2008年12月15-19日，第678-687页。
[9] Ma X，Li S，Luo Q，Yang D，Tang S。传感器网络中的分布式分层聚类和摘要。程序中。APWeb 2007/WAIM 2007，中国黄山，2007年6月16-18日，第168-175页。
[10] Han J，Kamber M.数据挖掘：概念和技术，第二版。摩根考夫曼出版社，2006年·Zbl 1445.68004号
[11] Zhang T，Ramakrishnan R，Livny M.BIRCH：一种适用于超大数据库的高效数据聚类方法。程序中。SIGMOD 1996，加拿大蒙特利尔，1996年6月4-6日，第103–114页。
[12] Johnson D B，aMaltz D A.AdHoc无线网络中的动态源路由。《移动计算》，Kluwer学术出版社，1996年，第153-181页。
[13] Madden S、Franklin M J、Hellerstein J M、Hong W.Tag：一种用于自组织传感器网络的小型聚合服务。程序中。OSDI 2002，美国波士顿，2002年12月9日至11日。
[14] Olston C，Jiang J，Widom J.分布式数据流上连续查询的自适应过滤器。程序中。SIGMOD 2003，美国圣地亚哥，6月9日至12日，第563–574页。
[15] Deligiannakis A、Kotidis Y、Roussopoulos N。具有质量保证的分层网络内数据聚合。程序中。EDBT 2004，希腊克里特岛，2004年3月14-18日，第658-675页。
[16] CRU数据。http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data2009年7月。
[17] 英特尔实验室数据。http://berkeley.intel-research.net/labdata/2008年9月。
[18] Jindal A，Psounis K。空间相关传感器网络数据建模。程序中。SECON 2004，美国圣克拉拉，2004年10月4-7日，第162-171页。
[19] Madden S，Franklin M J，Hellerstein J M，Hong W.传感器网络采集查询处理器的设计。程序中。SIGMOD 2003，美国圣地亚哥，6月9日至12日，第491-502页。
[20] Breunig M M，Kriegel H，Kroger P，Sander J.《数据泡沫：层次聚类的质量保护性能提升》，摘自《Proc。SIGMOD 2001，美国圣巴巴拉，2001年5月21日至24日，第79-90页。
[21] Bandyopadhyay S，Coyle E J.无线传感器网络的节能层次聚类算法。程序中。INFOCOM 2003，美国旧金山，2003年3月30日至4月3日，第1713-1723页。
[22] Zhang Q，Liu J，Wang W.分布式数据流上的近似聚类。程序中。2008年ICDE，墨西哥坎昆，2008年4月7日至12日，第1131-1139页。
[23] Hua M，Lau MK，Pei J，Wu K。传感器网络中持续K意味着低报告成本的监测。IEEE知识与数据工程学报，2009，21（12）：1679–1691·doi:10.1109/TKDE.2009.41
[24] Liu C，Wu K，Pei J.一种利用时空相关性的无线传感器网络节能数据采集框架。IEEE并行和分布式系统事务处理，2007年7月，18（7）：1010–1023·doi:10.1109/TPDS.2007.1046
[25] Kotidis Y.快照查询：面向以数据为中心的传感器网络。程序中。ICDE 2005，日本东京，2005年4月5-8日，第131-142页。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。