基于多相似度模糊C均值聚类的不均衡流数据检索方法

韩云娜

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.04.013

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (04) : 726 -732. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.04.013

基于多相似度模糊C均值聚类的不均衡流数据检索方法

韩云娜

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摘要

针对在不均衡流数据在检索过程中，由于数据流中存在不均衡性，且易受差异性数据、边缘数据的影响，导致数据检索性能下降的问题，提出了基于多相似度模糊C均值聚类的不均衡流数据检索方法。该方法计算出不均衡流数据之间的多相似度，针对不同相似度的数据，采用模糊C均值算法对其聚类处理。通过构建八叉树检索模型，对聚类后的数据进行存储、编码和判断，完成不均衡流数据的检索。实验结果表明，所提方法的检索时间低于20 s,查全率和查准率保持在80%以上，且NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)数值高。