【摘 要】
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5G通讯技术的迅猛发展使工业物联网得到了全面提升, 工业物联网数据规模将越来越大、数据维度也越来越高, 如何高效利用流聚类进行工业物联网数据挖掘工作是一个亟需解决的问题. 提出了一种基于工业物联网数据流自适应聚类方法. 该算法利用微簇之间的高密性, 计算各微簇节点的局部密度峰值以自适应产生宏簇数; 采用引力能量函数对微集群进行递归在线更新; 并且去除边缘相交微簇之间的计算以达到降低维护宏簇所需的计算量.理论分析和实验对比表明所提出的方法跟当前主流的流聚类算法相比有着更高质量的聚类效果.
【机 构】
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福建师范大学 计算机与网络空间安全学院, 福州 350117;福建省应用数学中心(福建师范大学), 福州 350117;福建师范大学 数字福建环境监测物联网实验室, 福州 350117;福建师范大学
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5G通讯技术的迅猛发展使工业物联网得到了全面提升, 工业物联网数据规模将越来越大、数据维度也越来越高, 如何高效利用流聚类进行工业物联网数据挖掘工作是一个亟需解决的问题. 提出了一种基于工业物联网数据流自适应聚类方法. 该算法利用微簇之间的高密性, 计算各微簇节点的局部密度峰值以自适应产生宏簇数; 采用引力能量函数对微集群进行递归在线更新; 并且去除边缘相交微簇之间的计算以达到降低维护宏簇所需的计算量.理论分析和实验对比表明所提出的方法跟当前主流的流聚类算法相比有着更高质量的聚类效果.
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