ডেটা স্ট্রিম ক্লাস্টারিং হল olyan ডেটার ক্লাস্টারিং যা liên tục উপস্থিত হয় — যেমন টেলিফোন ডেটা, মাল্টিমিডিয়া ডেটা, আর্থিক ট্রানজ্যাকশন ইত্যাদি। ডেটা স্ট্রিম ক্লাস্টারিং সাধারণত একটি স্ট্রিমিং অ্যালগরিদম হিসেবে বিবেচিত হয় এবং উদ্দেশ্য হল, পয়েন্টের একটি সিকোয়েন্স দেওয়া থাকলে, স্মৃতির এবং সময়ের ছোট পরিমাণ ব্যবহার করে স্ট্রিমের একটি সেরা ক্লাস্টারিং তৈরি করা।
অ্যাপ্লিকেশন
কিছু অ্যাপ্লিকেশন এমন ডেটাকে তাদের সাদৃশ্যের ওপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে গোষ্ঠীভুক্ত করার প্রয়োজন হয়। উদাহরণ: ওয়েব ইনট্রুশন ডিটেকশন, ওয়েব ক্লিকস্ট্রিম বিশ্লেষণ, এবং স্টক মার্কেট বিশ্লেষণ।
স্ট্যাটিক ডেটা ক্লাস্টারিং থেকে পার্থক্য
স্ট্যাটিক ডেটাসেট ক্লাস্টারিং-এর জন্য অনেক ডাইনামিক পদ্ধতি আছে, কিন্তু ডেটা স্ট্রিম ক্লাস্টারিং সেই অ্যালগরিদমগুলোর ওপর অতিরিক্ত চাপ দেয়। স্ট্রিম ডেটা মডেল ऑफ কম্পিউটেশন অ্যালগরিদমকে ডেটার ওপর একক পাস করতে বাধ্য করে, সীমিত মেমর리와 নিশ্চিত প্রসেসিং টাইমের সাথে, যেখানে স্ট্রিম খুব ডাইনামিক এবং সময়ের সাথে বিবর্তমান হতে পারে।
ডেটা স্ট্রিম ক্লাস্টারিং-এর পদ্ধতিবিদ্যা
১. অতীত ডেটার সারসংক্ষেপ গণনা ও সংরক্ষণ: সীমিত মেমরি স্পেস এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তার কারণে, পূর্বে দেখা ডেটার সারসংক্ষেপ গণনা করুন, প্রাসঙ্গিক ফলাফল সংরক্ষণ করুন, এবং প্রয়োজনে সেগুলো ব্যবহার করে গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যান গণনা করুন।
২. ডিভাইড-এন্ড-কনকার কৌশল প্রয়োগ: ডেটা স্ট্রিমকে আগমনের ক্রম অনুযায়ী চাঙ্কে ভাগ করুন, এই চাঙ্কগুলোর সারসংক্ষেপ গণনা করুন, এবং তারপর সারসংক্ষেপগুলো একত্রিত করুন। এই পদ্ধতিতে, উচ্চ-স্তরের মডেল ছোট বিল্ডিং ব্লক থেকে তৈরি করা যায়।
৩. আগত ডেটা স্ট্রিমের ইনক্রিমেন্টাল ক্লাস্টারিং: যেহেতু স্ট্রিম ডেটা liên tục এবং ইনক্রিমেন্টালি সিস্টেমে প্রবেশ করে, ক্লাস্টার পরিবর্তনগুলোও ইনক্রিমেন্টালি পরিশোধিত হওয়া উচিত।
৪. মাইক্রো-ক্লাস্টারিং এবং ম্যাক্রো-ক্লাস্টারিং উভয়ই করুন: স্ট্রিম ক্লাস্টার দুটি ধাপে গণনা করা যেতে পারে:
- মাইক্রো-ক্লাস্টার লেভেলে সারসংক্ষেপ গণনা ও সংরক্ষণ করুন, যেখানে মাইক্রো-ক্লাস্টার হায়ারার্কিক্যাল বটম-আপ ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে গঠিত।
- ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট লেভেলে ম্যাক্রো-ক্লাস্টার গণনা করুন (যেমন মাইক্রো-ক্লাস্টারগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করার জন্য অন্য একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে)। এই দ্বি-ধাপের গণনা ডেটা কার্যকরভাবে কমপ্রেস করে এবং কম ত্রুটির ফলাফল দেয়।
৫. ক্লাস্টার বিবর্তন বিশ্লেষণের জন্য একাধিক টাইম গ্র্যানুলারিটি অন্বেষণ: যেহেতু সাম্প্রতিক ডেটা প্রাচীন ডেটার চেয়ে স্ট্রিম ডেটা বিশ্লেষণে ভিন্ন ভূমিকা পালন করে, একটি টিল্টেড টাইম ফ্রেম মডেল ব্যবহার করুন যাতে সারসংক্ষেপ ডেটার স্ন্যাপশট সময়ের বিভিন্ন বিন্দুতে সংরক্ষিত হয়।
৬. স্ট্রিম ক্লাস্টারিংকে অনলাইন এবং অফলাইন প্রসেসে ভাগ করুন: ডেটা স্ট্রিমিং হলে, ডেটা স্ন্যাপশটের বেসিক সারসংক্ষেপ গণনা, সংরক্ষণ, এবং ইনক্রিমেন্টালি আপডেট করা উচিত। তাই ডাইনামিক্যালি পরিবর্তনশীল ক্লাস্টার রক্ষণাবেক্ষণের জন্য একটি অনলাইন প্রসেস দরকার। একই সময়ে, একজন ব্যবহারকারী অতীত, বর্তমান, বা বিবর্তমান ক্লাস্টার সম্পর্কে কোয়েরি করতে পারে। چنین বিশ্লেষণ অফলাইন বা অনলাইন ক্লাস্টার রক্ষণাবেক্ষণ থেকে স্বতন্ত্র একটি প্রসেস হিসেবে করা যেতে পারে।
