Abstract-Data ström kluster ger insikter i de underliggande mönster av dataflöden. Detta dokument fokuserar på att välja ut de bästa representanterna från kluster av strömmande data. Det finns två huvudutmaningar: hur man samlar ihop sig med de bästa representanterna och hur man hanterar de föränderliga mönster som är viktiga egenskaper hos strömmande data med dynamiska distributioner. Vi använder Affinity Propagation (AP) algoritm presenteras 2007 av Frey och Dueck för den första utmaningen, eftersom det ger goda garantier för kluster optimalitet för att välja exemplars. Det andra utmanande problemet löses genom förändringsdetektering. Den presenterade STRAP algoritmen kombinerar AP med en statistisk förändringspunkt detektionstest; klustermodellen byggs om när testet upptäcker en förändring i den underliggande datadistributionen. Utöver valideringen av två uppsättningar referensdata valideras den presenterade algoritmen på en verklig applikation, som övervakar dataflödet av jobb som lämnats in till EGEE-nätet.
Zhang m.fl. använde affiniteten förökning algoritm och utvidga till data streaming för att lösa en utmaning: hur man kluster med den bästa representativa REF.
Data Stream Clustering With Affinity Propagation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}