Kluster av dataströmmar med hög dimension är ett viktigt problem inom många tillämpningsområden, ett framträdande exempel är nätverksövervakning. Flera strategier har nyligen föreslagits för att självständigt lösa de olika aspekterna av problemet. Det finns metoder för klusterering över fulldimensionella strömmar och metoder för att hitta kluster i subrymder med högdimensionella statiska data. Hittills har dock bara ett fåtal strategier föreslagits som tar itu med problemens både ström- och högdimensionella aspekter samtidigt. I detta arbete föreslår vi en ny densitetsbaserad projicerad klusteralgoritm, HDDStream, för högdimensionella dataströmmar. Vår algoritm sammanfattar både datapunkterna och dimensionerna där dessa punkter grupperas och upprätthåller dessa sammanfattningar online, när nya punkter anländer över tiden och gamla punkter löper ut på grund av åldrande. Våra experimentella resultat illustrerar effektiviteten och effektiviteten hos HDDStream och visar också att det kan fungera som en utlösare för att upptäcka drastiska förändringar i den underliggande strömpopulationen, som sprickbildningar av nätverksattacker.
I Ref föreslår författarna ett täthetsbaserat projekterat klustersystem för högdimensionella dataströmmar som kallas HDDStream.
Density-based projected clustering over high dimensional data streams
{'venue': 'In Proceedings of the 12th SIAM international conference on data mining (SDM), Anaheim, CA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}