郑盈盈
- 作品数：4 被引量：7H指数：1
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 移动网格聚类分析及其在数据流管理中的应用研究
- 近年来，越来越多的应用环境中产生了数据流，这类数据都是连续的、有序的、快速变化的、海量的。如何从数据流中挖掘出有用信息引起了广泛的关注。聚类是一种重要的数据挖掘方法，将其应用到数据流中也是一项重要的研究。传统的聚类方法无...
- 郑盈盈
- 关键词：数据流挖掘网络入侵检测数据流管理
- 文献传递
- 一种基于密度的无监督联系发现方法
- 2008年
- 在数据挖掘过程中,利用K-近邻(KNN)算法搜索新颖节点往往具有一定的局限性和偏差性。针对此问题,本文提出了加权距离和相对密度的概念,采用基于加权距离的相对密度来度量一个对象的局部离群程度。在此基础上,提出了一种基于密度的无监督联系发现方法,并进行了实验。实验结果表明,该方法能够较准确地描述对象的异常程度,具有更高的精确度。
- 吴姗倪志伟罗贺郑盈盈
- 关键词：加权距离相对密度
- 基于移动网格和密度的数据流聚类算法被引量：7
- 2009年
- 传统的基于网格的数据流聚类算法采用固定划分网格的方法,虽然算法的处理速度较快,但是聚类准确性较低。针对此问题,提出了一种新的基于移动网格和密度的数据流聚类算法。在算法中引进了权重与衰减系数,利用移动网格技术对数据流的边界点进行处理,增强了聚类的准确性,提高了算法的运行效率。
- 郑盈盈倪志伟吴姗王丽红
- 关键词：聚类数据流移动网格
- 移动网络聚类分析及其在数据流管理中的应用研究
- 近年来,越来越多的应用环境中产生了数据流,这类数据都是连续的、有序的、快速变化的、海量的。如何从数据流中挖掘出有用信息引起了广泛的关注。聚类是一种重要的数据挖掘方法,将其应用到数据流中也是一项重要的研究。传统的聚类方法无...
- 郑盈盈
- 关键词：数据流挖掘聚类数据流管理网络入侵检测
- 文献传递
