流数据立方体中的高效分阶回归算法
近年来，在诸多行业数据大量以流数据的形式出现，例如电信公司关于通话记录的数据。这些数据充分表现着流数据的两个典型特征:1.数据以流的形式到来而非静态的存储;2.数据到来的速度很快。以AT&T公司为例，他们每天收集到100Gb的数据，也就是说，每秒有多于1M的数据到来。这种数据量和速度对流数据管理系统设置了很大的挑战。本文采取分划渐进策略提出“分阶回归”作为多项式回归的一种替代算法来进行趋势分析，还证明了用分阶回归替代多项式回归的合理性。
流数据 分划渐进策略 分阶回归 多项式回归 数据管理
张铭 柳超 郑闽睿
北京大学信息科学与技术学院网络与信息系统研究所
国内会议
海南三亚
中文
83-91
2003-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）