TAILIEUCHUNG - Data Streams Models and Algorithms- P11

Data Streams Models and Algorithms- P11: In recent years, the progress in hardware technology has made it possible for organizations to store and record large streams of transactional data. Such data sets which continuously and rapidly grow over time are referred to as data streams. In addition, the development of sensor technology has resulted in the possibility of monitoring many events in real time. | 290 DATA STREAMS MODELSAND ALGORITHMS sensors credit card transactions or from networked systems. To benefit from these enhanced data collecting capabilities it is clear that semi-automated interactive techniques such as data mining should be employed to process and analyze the data. It is also desirable to have interactive response times to client queries as the process is often iterative in nature with a human in the loop . The challenges to meet these criteria are often daunting as detailed next. Although inexpensive storage space makes it possible to maintain vast volumes of data accessing and managing the data becomes a performance issue. Often one finds that a single node is incapable of housing such large datasets. Efficient and adaptive techniques for data access data storage and communication if the data sources are distributed are thus necessary. Moreover data mining becomes more complicated in the context of dynamic databases where there is a constant influx of data. Changes in the data can invalidate existing patterns or introduce new ones. Re-executing the algorithms from scratch leads to large computational and I O overheads. These two factors have led to the development of distributed algorithms for analyzing streaming data which is the focus of this survey article. Many systems use a centralized model for mining multiple data streams 2 . Under this model the distributed data streams are directed to one central location before they are mined. A schematic diagram of a centralized data stream mining system is presented in Figure . Such a model of computation is limited in several respects. First centralized mining of data streams can result in long response time. While distributed computing resources may be available they are not fully utilized. Second central collection of data can result in heavy traffic over critical communication links. If these communication links have limited network bandwidth network VO may become a performance bottleneck. .

• Phần cứng
• kiến trúc máy tính
• bo mạch chủ
• giáo trình phần cứng máy tính
• vận hành của BIOS
• Cạc mạng
• lắp ráp máy tính
• Trắc nghiệm kiến trúc máy tính
• Bài tập kiến trúc máy tính
• Ôn tập kiến trúc máy tính
• Câu hỏi kiến trúc máy tính
• Tài liệu kiến trúc máy tính
• Đại cương kiến trúc máy tính
• Tổng quan kiến trúc máy tính
• Lịch sử kiến trúc máy tính
• Bài giảng kiến trúc máy tính
• Hệ thống máy tính
• cấu trúc máy tính
• ôn thi môn kiến trúc máy tính
• đề cương kiến trúc máy tính
• tài liệu về kiến trúc máy tính
• tìa liệu về kiến trúc máy tính
• Sách kiến trúc máy tính
• Cấu tạo máy tính
• Đề cương ôn tập kiến trúc máy tính
• Câu hỏi trắc nghiệm kiến trúc máy tính
• Cấu tạo kiến trúc máy tính
• Giáo trình kiến trúc máy tính
• Cấu trúc phần cứng của máy tính
• Kiến trúc Von Neumann
• Cấu trúc của một máy tính hiện đại
• Bộ vi xử lý trung tâm máy tính
• Bộ nguồn máy tính
• Hệ thống kiến trúc máy tính
• Tìm hiểu kiến trúc máy tính
• Lý thuyết kiến trúc máy tính
• Nguyên lý kiến trúc máy tính