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一种改进的加权随机抽样算法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2011-01-20

Journal:软件

Volume:32

Issue:1

Page Number:14-17

ISSN No.:1003-6970

Key Words:流数据;概要数据;skipping因子;IWRS算法;退避因子

Abstract:为了构建传感器网络流数据的概要数据,给出一种改进的加权随机抽样算法:IWRS算法.该算法根据流数据变化的快慢程度,动态的对流数据加权,将权值做为数据项的键值,根据键值大小、skipping 因子、退避因子对流数据进行抽样,解决了现有的抽样算法生成的概要数据与原始数据偏离大小不确定以及数据稳定度低的时候生成概要数据效率不高问题.并将该算法应用到深海平台监测系统中,与其他抽样算法相比,该算法在数据变化稳定的情况下能快速的生成概要数据,当监测到数据变化剧烈时,动态改变抽样方式,抽取的概要数据精确性高.

Pre One:A dynamic workflow authorization method based on participant expression rules

Next One:A Dynamic Weighted Random Sampling Algorithm on Time-based Sliding Window over Data Stream