论文研究 基于增量聚类的语义缓存替换策略.pdf

对于具有多特征的复杂数据，使用子数据集作为聚类成员的输入并使用加权投票的聚类集成方法可以权衡不同聚类成员的质量，提高聚类的准确性和稳定性。针对子数据集的选择及权重的计算方式，提出了最小相关特征的子数据

提出了一种高效的增量式模糊聚类算法。该算法仅对新增数据计算相似系数而直接聚类,其结果和广泛运用的传递闭包法、最大支撑树法等算法相同。

针对目前广泛采用的阈值监测方法无法发现未超出阈值门限的异常数据的缺点,提出了一种基于增量聚类的卫星异常遥测监测算法。通过学习卫星正常历史遥测数据,构建反映各参数之间关系的正常数据模型,然后将需要监测的

位置感知查询（LAQ）是移动系统中常用的一种查询方式。提出了一种共享代理缓存（CoPC）技术，当LAQ查询失败时通过比较将查询提交至相邻基站和数据库的代价，从而实现动态的查询转发。通过仿真实验表明了采

针对菌群优化算法求解优化问题时收敛速度较慢、易陷入局部最优值的缺点，提出一种基于自适应和及时繁殖策略的菌群优化聚类算法。在算法中根据迁徙的次数改变步长，适应度最大的细菌马上进行繁殖。为了进行对比实验，

NDN中基于深度学习的缓存策略的研究与实现，孙明欣，李文生，命名数据网络（NamedDataNetworking,NDN）作为新型的网络体系结构，网内缓存是其一大特色，也是提高其效率的重要组成部分。为

在网页聚类中，HAC（HierarchicalAgglomerativeClustering）算法和K-means算法都是经常用到的。但它们都有各自的不足。提出一种两阶段聚类方法。第一阶段利用HAC聚

聚类算法的性能与数据集的结构是密切相关的，虽然目前已经研究出了很多聚类算法，但没有普遍适用的万能聚类算法，欠缺对数据集结构的有效解释。对聚类分析过程中重要的关键性问题，即聚类趋势问题进行了系统性的研究

针对不相容决策表中一些属性约简算法的不足，结合粗糙集的代数观与信息观的优点，对差别矩阵加以改进，提出了一种新的属性约简算法，该算法在保证约简后决策表的正域和条件信息熵不变的情况下，降低了时间复杂度。通

一种基于内容收益的概率缓存策略，易怀亮，鲜永菊，内容中心网络（CCN,Content-CentricNetwork），是以内容作为中心，通过内容路由器缓存高流行度的内容，以提高内容获取的传输效率和网络