Under de senaste åren har hantering och behandling av så kallade dataströmmar blivit ett ämne för aktiv forskning inom flera områden inom datavetenskap, t.ex. distribuerade system, databassystem och datautvinning. En dataström kan grovt ses som en övergående, ständigt ökande sekvens av tidsstämplade data. I detta dokument överväger vi problemet med att samla parallella strömmar av verkligt värderade data, det vill säga kontinuerligt evolverande tidsserier. Med andra ord, vi är intresserade av att gruppera data strömmar utvecklingen över tiden som är liknande i en specifik mening. För att upprätthålla en uppdaterad klusterstruktur, är det nödvändigt att analysera inkommande data på ett online sätt, tolerera inte mer än en konstant tidsfördröjning. För detta ändamål utvecklar vi en effektiv online-version av den klassiska K-means klusteralgoritmen. Vår metods effektivitet beror främst på en skalbar online-omvandling av originaldata som möjliggör en snabb beräkning av ungefärliga avstånd mellan strömmar.
Ref presenterade en metod för klusterering av parallella dataströmmar.
Online clustering of parallel data streams
{'venue': 'In press for Data & Knowledge Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}