Dataströmmens problem har studerats i stor utsträckning under de senaste åren, på grund av den stora enkelheten i insamlingen av strömdata. Typen av strömdata gör det nödvändigt att använda algoritmer som kräver endast en passage över data. I detta sammanhang har man nyligen föreslagit enskaliga streamanalysmetoder. Mycket strömdata är dock högdimensionellt till sin natur. Högdimensionella data är till sin natur mer komplexa när det gäller klusterering, klassificering och likhetssökning. Ny forskning diskuterar metoder för projicerad klusterbildning över högdimensionella datamängder. Denna metod är dock svår att generalisera till dataströmmar på grund av metodens komplexitet och den stora volymen av dataströmmarna. I detta dokument föreslår vi en ny, högdimensionell, projicerad dataströmsklustermetod, kallad HPStream. Metoden innehåller en blekning av klusterstrukturen och den projektionsbaserade klustermetoden. Den är gradvis uppdatable och är mycket skalbar på både antalet dimensioner och storleken på dataströmmarna, och den uppnår bättre klusterkvalitet jämfört med de tidigare ström klustermetoderna. Vår prestandastudie med både verkliga och syntetiska datauppsättningar visar hur effektiva och effektiva våra föreslagna ramverk och genomförandemetoder är.
HPStream Ref introducerar begreppet projicerad kluster till dataströmmar.
A Framework for Projected Clustering of High Dimensional Data Streams
{'venue': 'VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}