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- 一种基于谱分量相似度的多数据流聚类算法
- 基于数据流控制和过滤的网络安全策略摘要:介绍了利用路由器访问表对数据流进行控制和过滤的基本原理,对具有高级安全功能的最新访问表进行了介绍和探讨,并给出了配置方法.最后,有针对性地给出了1个园区网的应用实例.
- 数据流上基于代价优化的机制研究
- 实现BT数据流控制的集中管理和节点分组算法CSTPCD
- 基于Multi-Bloom Filters的数据流聚集查询北大核心CSCDCSTPCD摘要:针对数据流上任意时间段的历史数据的聚集查询问题,提出基于BF技术的概要存储模型MBF.采用全局比特位向量提供数据元素的快速插入和查找,结合动态分配的局部计数器向量存储不同时间段下的历史数据,使MBF支持不同时间粒度上历史数据的有效存储和高效查询,给出历史时间跨度较大情况下MBF的压缩方法以及MBF模型的参数最优化设置.理论分析证明,MBF具有较大的灵活性,能有效支持时间范围内历史数据元素的近似聚集查询.
- 基于移动指针的数据流冗余消除算法北大核心CSCDCSTPCD摘要:针对数据流的动态特性,提出了一种基于移动指针的数据流冗余消除算法-SKIP Bloom filter,其核心思想是通过动态指针和双Bloom filter来区分历史数据映射与当前数据映射,从而有效提升了算法的性能和准确度.理论证明,它具有O(n)的时间复杂度与O (1- (1-1/(2m))wk)k的假阳性误判率.实验结果表明,算法在实际网络环境中与已有算法相比,准确度提高了2~12倍.
- 基于循环BloomFilter的数据流上不同值个数的估计北大核心CSCDCSTPCD摘要:数据流是连续的、实时的无限数据,到目前为止还没有有效的方法将数据流存储起来,因此数据流上的不同值个数的估计也就成为一个比较难的研究课题.文章在对BloomFilter进行分析研究的基础上,结合数据流无限、连续、实时等特点,提出了基于循环BloomFilter的数据流上不同值个数的估计策略.将数据流中的不同值存储在循环BloomFilter中,有效地解决了在内存有限情况下,无法保存数据流中的不同值的问题.通过与现有的估计算法的比较…查看全部>>
- 基于通信特征和D-S证据理论分析僵尸网络相似度北大核心CSCDCSTPCD
- 一种支持实时性查询的数据流操作语言北大核心CSCDCSTPCD
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