【摘 要】
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针对具有时态特征、倾斜分布特征及某一段时间内数据的流速超出了计算机处理能力的变流速的数据流环境，提出了一种数据流聚类算法GR-Stream。此算法使用网格单元作为数据点的
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针对具有时态特征、倾斜分布特征及某一段时间内数据的流速超出了计算机处理能力的变流速的数据流环境，提出了一种数据流聚类算法GR-Stream。此算法使用网格单元作为数据点的基本聚集形式，以一种基于R-tree的扩展数据结构作为组织网格单元的索引结构，在此结构的基础上，改进了数据点进入索引树的方式，该方法可同时处理时态特征、倾斜分布特征和变流速的数据流。为了有效利用在变流速的数据流环境下计算机过剩的计算性能，我们引入了剪枝策略，提出了一种可以减少索引树重叠区域的方法。 实验结果表明，GR-Stream算法能很好的处理具有时态和倾斜分布特征的数据流，与其他算法相比，当数据流的流速超出计算机的处理能力时，可以大大减少聚类时的精度损失。在GR-Stream算法中使用剪枝和减少索引树重叠区域的方法后，内存利用率和聚类效率提高明显。
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