Evolutionär klusterbildning är ett framväxande forskningsområde som är väsentligt för viktiga tillämpningar såsom kluster av dynamiskt webb- och blogginnehåll och klusterdataströmmar. Vid evolutionell klusterbildning bör ett bra klusterresultat passa de aktuella uppgifterna väl, samtidigt som det inte avviker alltför dramatiskt från den senaste tidens historia. För att uppfylla detta dubbla syfte integreras ett mått på tidsmässig smidighet i det övergripande måttet på klusterkvalitet. I den här artikeln föreslår vi två ramar som införlivar temporal jämnhet i evolutionära spektralkluster. För båda ramverken börjar vi med intuitioner från de välkända k-means klusterproblemen, och sedan föreslår och löser vi motsvarande kostnadsfunktioner för de evolutionära spektralklustringsproblemen. Våra lösningar på de evolutionära spektralklustringsproblemen ger mer stabila och konsekventa klusterresultat som är mindre känsliga för kortsiktiga ljud samtidigt som de är anpassade till långsiktiga klusterdrifter. Dessutom visar vi att våra metoder ger optimala lösningar på de avslappnade versionerna av motsvarande evolutionära k-means klusterproblem. Prestandaexperiment över ett antal verkliga och syntetiska datamängder illustrerar våra evolutionära spektralklustringsmetoder ger mer robusta klusterresultat som inte är känsliga för buller och kan anpassas till datadrifter.
För att uppfylla evolutionär klusterbildning, ett mått på temporal jämnhet integrerades i den övergripande mätningen av klusterkvalitet och två ramar som införlivade temporal jämnhet i evolutionära spektralkluster föreslogs också REF.
On evolutionary spectral clustering
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}