Analysera klusterstrukturer i dataströmmar kan ge kritisk information för att fatta beslut i realtid. I detta dokument presenterar vi en ram för att upptäcka förändringen av kritisk klusterstruktur i kategoriska dataströmmar. Ramverket består av den hierarkiska Entropy Tree-strukturen (HE-Tree) och den utökade ACE-klusteralgoritmen. HETree kan effektivt fånga entropins egenskap hos de kategoriska dataströmmarna och låta oss dra exakt klusterinformation från dataströmmen för högkvalitativa BkPLots med den utökade ACE-algoritmen.
Baserat på BKPlot-metoden föreslog vi att man skulle upptäcka förändringen av klusterstrukturen i dataströmmar REF, som omfattar de grundläggande begreppen i HE-Tree.
Detecting the Change of Clustering Structure in Categorical Data Streams
{'venue': 'In Proceedings of SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}