Under de senaste åren har spektralklustermetoden fått uppmärksamhet på grund av sin överlägsna prestanda jämfört med andra traditionella klusteralgoritmer som K-means algoritm. De befintliga spektralklusteralgoritmerna är alla offlinealgoritmer, dvs. de kan inte gradvis uppdatera klusterresultatet med tanke på en liten förändring av datamängden. Möjligheterna till stegvis uppdatering är dock av avgörande betydelse för vissa tillämpningar, t.ex. realtidsövervakning av de samhällen som utvecklas inom webbsfären eller bloggsfären. Till skillnad från traditionella strömdata, dessa applikationer kräver inkrementella algoritmer för att hantera inte bara insättning / bortkoppling av datapunkter, men också likhet förändringar mellan befintliga objekt. Detta dokument utvidgar standardspektralklustret till sådana föränderliga data genom att införa incidensvektorn/matrisen för att representera två typer av dynamik inom samma ram och genom att stegvis uppdatera eigenvärdesystemet. Vår inkrementella algoritm, initierad av ett standardspektralkluster, uppdaterar kontinuerligt och effektivt eigen value-systemet och genererar snabbklusteretiketter, allteftersom datamängden utvecklas. Algoritmen tillämpas på en blogg datauppsättning. Jämfört med recomputation av lösningen genom standardspektral klustring, det uppnår liknande noggrannhet men med mycket lägre beräkningskostnader. En noggrann granskning av bloggens innehåll visar att det stegvisa tillvägagångssättet kan upptäcka inte bara de stabila blogggemenskaperna utan också utvecklingen av de enskilda multitopiska bloggarna.
Ning m.fl. REF föreslog en inkrementell spektralklustring som kontinuerligt uppdaterar eigenvärden och eigenvekatorer genom att beräkna approximationer av det generaliserade eigenvärdesystemet för det normaliserade snittet.
Incremental spectral clustering with application to monitoring of evolving blog communities
{'venue': 'In SIAM Int. Conf. on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}