周晓飞
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：中国科学院信息工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于数据流环境感知的共享过滤算法
- 2013年
- 为了有效过滤数据流中的有害信息,通常在数据流上注册大量查询,同时构建过滤器来计算这些查询.在多媒体流环境中,查询和过滤器常常是一种"多对多"的连接,也就是说,对于单个过滤器的计算可能会同时给出多个查询的结果.在这种情况下,如何排序所有的过滤器来获得最小的过滤代价变得非常重要.对于过滤器的排序一般依赖于3个指标:过滤器本身的执行代价c、过滤器连接的查询数目p以及过滤器对于随机样本判断为真的概率s.目前基于贪心的排序算法虽然在一定程度上给出了近似最优的结果,但是还存在以下两个问题:1)指标s只是简单依据经验值设定,不能随着流的变化而自适应变化;2)将3个指标融合成一个代价函数进行排序,而没有深入分析各个指标之间的关系.考虑到以上方法存在的不足,提出一个层次排序算法(adaptive hierarchal ordering,AHO)来高效地过滤多媒体数据流.该算法首先依据过滤器的指标c和p进行分类,然后再在每个类别上按照s进行二次排序.在真实多媒体流环境中的过滤结果证明:AHO可以在不降低准确度的情况下,自适应调整过滤器顺序,其性能优于已有的贪心排序算法.
- 李军张鹏郭莉郭莉
- 关键词：多媒体数据流K-MEANS
