共 3 条
[1]
[2]
[3]
面向不确定感知数据的频繁项查询算法
被引：17
作者：
王爽
[1
,2
]
王国仁
[2
]
机构：
[1] 东北大学软件学院
[2] 东北大学信息科学与工程学院
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
国家杰出青年科学基金;
关键词：
无线传感器网络;
不确定数据流;
频繁项;
概率阈值;
过滤;
物联网;
D O I：
暂无
中图分类号：
TN929.5 [移动通信];
TP212.9 [传感器的应用];
学科分类号：
080804 [电力电子与电力传动];
140102 [集成电路设计与设计自动化];
摘要：
随着计算机网络技术的快速发展,无线传感器网络产生了大量的感知数据流.同时,传感器自身的特点使得感知数据具有不确定的特征,因此需要对传感器网络中不确定感知数据流处理技术进行研究.在传感器网络中,频繁项查询在环境监控和关联规则挖掘等方面具有重要意义.文中首先提出了基本算法,用以连续维护传感器网络中的概率阈值频繁项查询结果.针对基本算法需要维护所有元素的问题,又提出了一种优化算法,算法在两方面进行了优化:(1)设计了一种通过预测元素概率上界的方法进行候选集的构造,仅维护必要信息从而提高查询效率;(2)设计了一种新的cp-list结构,可以压缩不同窗口候选集中的重复元素,降低存储开销.实验结果表明文中提出的算法可以减少连续维护传感器网络中频繁项查询的计算代价和存储空间.
引用
收藏
页码：571 / 581
页数：11
相关论文