阿皮斯，安娜丽莎;安娜·齐姆比;多纳托·马勒巴 通过趋势聚类发现总结数字空间数据流。 （英语） Zbl 1403.68179号 数据最小知识。发现。 第1期第29页，第84-136页（2015年）. 概要：普适计算和传感器技术的进步为地球物理数据流爆炸性的普遍存在铺平了道路。管理产生的海量且无限的传感器数据流带来了一些挑战，包括实时应用摘要技术，该技术应允许在内存有限的服务器中存储和查询如此数量的地理参考数据和时间戳数据。为了解决这个问题，我们设计了一种称为SUMATRA的摘要技术，它将流分割成多个窗口，逐窗口计算摘要并将这些摘要存储在数据库中。趋势簇被发现为每个窗口的摘要。它们是地理参考数据的簇，根据窗口时间范围内的类似趋势而变化。还研究了几种压缩技术，以获得这些趋势在数据库中存储的紧凑但准确的表示。设计了一种自动选择最佳趋势压缩技术的学习策略。最后，研究了基于树的趋势簇发现的网络内模式，以实现有效的聚合模式，从而大幅减少网络传输的字节数，并保持更长的网络寿命。此模式映射到基于树的WSN拓扑的路由结构。使用真实传感器网络的多个数据流进行的实验评估了所提摘要模式的摘要能力、准确性和效率。 引用于5文件 MSC公司： 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62J05型 线性回归；混合模型 关键词：空间数据流;总结;群集;趋势发现;信号压缩与回归 软件：接触群;标签 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Appice}等人，《数据最小知识》。发现。29，第1号，84--136（2015；Zbl 1403.68179） 全文： 内政部 参考文献： [1] Acharya S、Gibbons PB、Poosala V（2000）《国会关于群体查询近似回答的样本》。摘自：国际数据管理会议记录，SIGMOD 2000。ACM，纽约，第487-498页 [2] Aggarwal CC，Han J，Wang J，Yu PS（2007）《海量数据流聚类：摘要范式》。收录：数据库系统进展：数据流模型和算法，第31卷。海德堡施普林格，第9-38页·Zbl 1126.68033号 [3] Ai C，Du R，Zhang M，Li 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