Abstract Analysera klusterstrukturer i dataströmmar kan ge kritisk information för realtid beslutsfattande. Merparten av forskningen inom detta område har fokuserat på klusteralgoritmer för numeriska dataströmmar, och mycket få har föreslagit att övervaka förändringen av klusterstrukturen. Förvånansvärt nog har det enligt vår kännedom inte föreslagits något arbete med att övervaka klusterstrukturen för kategoriska dataströmmar. I detta dokument presenterar vi en ram för att upptäcka förändringen av den primära klusterstrukturen i kategoriska dataströmmar, vilket framgår av förändringen av det bästa antalet kluster (Best K) i dataflödet. Ramverket använder en Hierarkisk Entropy Tree struktur (HE-Tree) för att fånga entropi egenskaper kluster i en dataström, och upptäcker förändringen av Best K genom att kombinera vår tidigare utvecklade BKPlot metod. HE-Tree kan på ett effektivt sätt sammanfatta entropins egenskap hos en kategorisk dataström och låta oss ta fram exakt klusterinformation från dataströmmen för att generera högkvalitativa BKPlots. Vi utvecklar också den tidsinställda HE-Tree-strukturen för att göra övervakningen mer känslig för de senaste förändringarna av klusterstrukturen. Det experimentella resultatet visar att med kombinationen av HE-Tree och BKPlot-metoden kan vi snabbt och exakt upptäcka förändringen av klusterstrukturen i kategoriska dataströmmar.
I Ref presenterades en ram för att upptäcka förändringen av en primär klusterstruktur som indikerades av det bästa antalet kluster i kategoriska dataströmmar.
HE-Tree: a framework for detecting changes in clustering structure for categorical data streams
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}