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吴天虹

作品数:5 被引量:17H指数:2
供职机构:浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院更多>>
发文基金:浙江省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 4篇聚类
  • 3篇数据挖掘
  • 2篇数据流
  • 2篇数据流聚类
  • 2篇聚类算法
  • 1篇对等网
  • 1篇对等网络
  • 1篇信任
  • 1篇信任模型
  • 1篇数据流聚类算...
  • 1篇主观信任
  • 1篇主观信任模型
  • 1篇资源管理
  • 1篇网格
  • 1篇网络
  • 1篇维度
  • 1篇密度聚类
  • 1篇基于密度
  • 1篇分布式
  • 1篇分布式网络

机构

  • 5篇浙江工业大学

作者

  • 5篇吴天虹
  • 4篇黄德才
  • 3篇翁挺
  • 3篇马晨明

传媒

  • 3篇浙江工业大学...
  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2010
  • 3篇2009
  • 1篇2008
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
一种基于Vague集的P2P网格主观信任模型被引量:2
2009年
在诸如文件共享等无中心的P2P环境下,资源共享是用户自愿的行为,由于用户不为自身的行为承担任何法律责任,因而很难通过传统的信任机制来建立用户之间的信任,现有的模型不能很好的解决信任的主观性表述问题.针对该问题,参考社会学的人际关系模型和Bayesian网络信任模型,在Vague集合理论基础上,提出了一种基于推荐的主观信任管理模型,用于量化和评估节点的可信度,给出了模型的数学表述和计算方法.最后通过实例验证了模型的可行性.
翁挺黄德才马晨明吴天虹
关键词:分布式网络对等网络信任VAGUE集
面向混合属性的数据与数据流聚类算法研究
数据挖掘是数据库研究、开发和应用中最活跃的分支之一。近年来出现了一种称为数据流挖掘的新应用,这种应用中的数据是以流的形式产生的,如传感器数据、网页点击流、实时监控系统等。这些数据流的特点是按时间顺序的、快速变化的、海量的...
吴天虹
关键词:数据挖掘数据流聚类聚类算法DBSCAN算法
文献传递
基于密度的混合属性数据流聚类算法被引量:10
2010年
数据流聚类分析是当前数据挖掘研究的热点问题,为了克服数据流聚类框架CluStream算法不能处理混合属性数据流的缺陷,提出了基于密度的混合属性数据流聚类算法MCStream.在微聚类中使用面向维度的距离来度量对象之间的相似度,在宏聚类中使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN对微簇进行聚类.实验结果表明,MCStream算法能快速有效地处理混合属性数据流聚类问题.
黄德才吴天虹
关键词:数据流数据挖掘聚类
基于QoS的网格资源聚类管理被引量:2
2009年
资源管理是网格计算研究领域中的一项重要研究点,为满足当前服务网格对QoS的高要求,将服务质量有效地溶入到管理机制中,使资源能更好地在开放、异构和动态的不确定网格环境中得到有效利用具有重要的理论意义和现实意义.总结并提出了一种QoS的三层结构模型,依靠资源绑定的策略有效地解决了网格资源中管理难的特点,并利用改进后的DBSCAN聚类算法实现对资源属性的划分,将资源分成多个资源相似集合.仿真实验证实,该算法能有效实现资源的聚类.
马晨明黄德才吴天虹翁挺
关键词:资源管理QOSDBSCAN聚类
基于维度距离的混合属性密度聚类算法研究被引量:3
2009年
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法.针对该算法在处理混合属性数据上的不足,采用面向维度的距离的思想,对不同类型的数据定义不同的相似度度量方法和不同的相似度阈值,减少了对全局相似度阈值的依赖,提出了一种新的适合混合属性数据聚类的算法M-DBSCAN.仿真表明新算法有效解决了DBSCAN算法无法处理混合属性数据的缺点,对混合属性数据有较好的聚类效果.
吴天虹黄德才翁挺马晨明
关键词:数据挖掘聚类
共1页<1>
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