流数据分析之地理围栏应用文章中用到的数据和配置的流模型文件

数据挖掘算法在河口羽状流数据分析中的应用.pdf

巩固流数据处理技术掌握情况，锻炼团队协作能力，提高对Spark数据处理技术的理解和综合运用能力。 某网站系统实时产生日志信息，记录用户对系统的访问信息，例如：IP地址，用户名称，访问时间，请求和响应信息，其中IP地址信息是表示全国各地用户的访问情况，对IP地址的详细分析，可以了解各个地区对该网站系统访问的活跃度，用以判断该网站公司对区域活动的推广情况和投入成本。本项目为网站运营方向常用技术案例。 计算机方面，帮写课设，实验报告，长理优先

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在大数据时代，传感器网络，社交网络，互联网等不断且快速地生成大量数据。从大数据流中学习知识是一项重要任务，因为它可以支持在线决策。 预测是有用的学习任务之一，但是固定模型通常不能很好地工作，因为数据分布会随时间而变化。 本文提出了一种基于演化贝叶斯网络的流数据预测方法。 贝叶斯网络模型是基于高斯混合模型和EM算法来推导的。 为了支持基于流数据的演化模型结构和参数，提出了一种演化爬山算法，该算法基于到达新数据时分数度量的增量计算。 实验评估表明，该方法是有效的，并且优于流式数据预测的其他流行方法。

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鉴于流数据具有实时、连续、有序和无限等特点, 使用近似方法便可检测连续分时段的流数据序列, 基于此, 运用目标分布数据, 结合相似分布理论, 提出了利用Tr-OEM 算法对流数据中的概念漂移现象进行检测. 该算法能够 动态地判断流数据概念漂移的发生, 自适应地优化概念漂移的检测值, 适用于不同类型的流数据. 通过分析和实验仿 真可以表明, 该算法在处理流数据概念漂移时具有较好的适应性.

数据跟踪器 用于流数据源的基于内容标识符的注册表的概念验证 目标 给定URL上的数据可能会定期更改，甚至会连续更改。 这与我们可能用于预测的数据尤其相关，例如来自NOAA或NASA的环境数据或来自NEON的生态数据。 这样的数据源很少具有DOI，并且每次我们根据它们进行预测时都为这些源创建DOI通常是不切实际的（请参阅 ）。 该存储库概述了一种简单的替代方法。 我们想要一个自动化的工作，该工作： 观看网址 计算找到的数据的每个唯一副本的标识符（或用于进行预测的标识符） 存档找到的数据的每个新副本 允许我们使用其标识符检索该数据的精确副本。 方法 正如Ben Trask，Jorrit Poelen和其他人所建议的那样，我们将使用简单的内容哈希总和作为标识符，而不是将DOI用于该标识符。 （请注意，此方法与git ， dat ， IPFS和其他基于内容的系统的方法不同，因为它更简单-无需

Teravolt-多流执行器 Teravolt是一种执行器，用于处理来自多个源的流数据并实现它们之间的无缝通信。 目标 速度。 人机工程学。 抽象了使用进程间通信处理多线程异步期货的一般情况。 特征 多个任务相互通信。 自定义任务重新启动策略。 通过多个线程分配任务工作负载。 程序宏来创建新任务。 执照 Copyright 2020 Semirix Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this software except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.

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