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Research on Clustering Algorithm Based on Grid Density on Uncertain Data Stream

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.9 (2016.09)바로가기
  • 페이지
    pp.83-96
  • 저자
    Tang Xianghong, Yang Quanwei, Zheng Yang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A284307

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
To solve the clustering algorithm based on grid density on uncertain data stream in adjustment cycle for clustering omissions, the paper proposed an algorithm, named GCUDS, to cluster uncertain data steam using grid structure. The concept of the data trend degree was defined to describe the grade of a data point belonging to some grid unit and the defect of information loss around grid units was removed in the GCUDS algorithm. The GCUDS algorithm obtained better results of clustering and higher time efficiency than other algorithms over uncertain data stream, through improving the traditional online clustering framework and maintaining three buffers of micro-cluster. Experimental results showed that the GCUDS algorithm could effectively cluster in different shape database and outperform existing methods in clustering quality and efficiency.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. The Related Model and Definitions
  2.1. Uncertain Data Stream Model
  2.2. Network Model
  2.3. Related Definition of Grid Processing Mechanism
 3. Clustering Process of Uncertain Data Stream
  3.2. Evolutionary Function of the Cluster-CkeckClustersProcess()
  3.3. The Processing Function of New Coming Data--UpdateGrid()
  3.4. Cluster Selection Function-FindOptimalCluster()
  3.5. Time Complexity
 4. Experimental Results and Analysis
  4.1. Test Data Design and Parameter Setting
  4.2. Analysis of Clustering Effect
  4.3. Analysis of Clustering Time
  4.4. The Scalability of GCUDS
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

uncertain data stream clustering grid grid structure density

저자

  • Tang Xianghong [ Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology (Guizhou University), Ministry of Education, Guiyang, China ]
  • Yang Quanwei [ Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology (Guizhou University), Ministry of Education, Guiyang, China ]
  • Zheng Yang [ Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology (Guizhou University), Ministry of Education, Guiyang, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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