随着信息技术的进步,实时数据库在监控系统中扮演关键角色。特别是在集中监测控制系统和远程分布式测控系统中,需要及时采集、存储和分析大量实时数据(如电压、电流、温度等)。然而,面对海量数据的实时处理,如何保证系统的准确性和实时性是一个挑战。为了满足不同测控系统的需求,提出了一种灵活的数据存盘间隔设置方法(ST可选1秒、2秒、3秒等),并引入了“两次读取”策略。这种策略包括粗读和细读两个阶段,通过快速扫描和详细分析提高了数据处理效率,减少了对系统资源的需求。另外,文章还介绍了基于能量谱函数的时间子序列相似性分析方法,用于识别系统异常行为和发现潜在规律。这些技术不仅能够加速实时数据库的在线数据挖掘,还有助于提升系统性能和数据分析效果。
大数据实时数据库在线数据挖掘技术探讨
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用户画像构建: 分析用户基本信息、学习行为、兴趣偏好等数据,构建用户画像,为个性化推荐提供基础。
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2. 学习行为分析:
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