采用元组聚类的增量式数据分区方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 吕晨; 房俊 ; 韩燕波
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| 刊名 | 计算机科学与探索
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| 出版日期 | 2011 |
| 卷号 | 5.0期号:008页码:719 |
| 关键词 | 数据分区 可扩展性 元组聚类 |
| ISSN号 | 1673-9418 |
| 英文摘要 | 数据分区是提升数据库可扩展能力的有效方法。在事务查询密集的系统中，合理的分区策略可减少分布式事务查询数量，并提高事务查询响应速度。提出了一种基于元组聚类的增量式分区方法，通过将元组聚簇和采用分区感知的数据筛选策略来降低算法的复杂度。首先依据时间窗口模型聚类元组，并构建簇节点图，然后利用分区感知策略对图进行删减，最后采用图划分算法对图进行子图划分来得到分区。与现有方法相比，该方法减少了分区响应时间，保证了较少的分布式事务数量，并提高了分区事务查询速度。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36545]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吕晨,房俊,韩燕波. 采用元组聚类的增量式数据分区方法[J]. 计算机科学与探索,2011,5.0(008):719. |
| APA | 吕晨,房俊,&韩燕波.(2011).采用元组聚类的增量式数据分区方法.计算机科学与探索,5.0(008),719. |
| MLA | 吕晨,et al."采用元组聚类的增量式数据分区方法".计算机科学与探索 5.0.008(2011):719. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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