일반기술

다차원 데이터 스트림을 위한 클러스터링 방법 및 시스템

본 기술에서는 데이터 스트림의 특정 차원들의 집합으로 구성 가능한 모든 공간에 존재하는 클러스터를 효율적으로 탐색하기 위해, 격자기반 클러스터링 방법과 빈발항목 집합 탐색기법을 결합한 서브 스페이스 클러스터링 방법을 제안한다. 먼저 데이터 스트림의 각 차원에 존재하는 일차원 클러스터들은 정밀격자(fine-grain grid)를 사용하는 sibling list를 사용하여 정확하게 탐색된다. 데이터 객체의 각 차원 값이 해당 차원에서 sibling list에 의해 유지되는 일차원 클러스터와 매치되는 경우, 매치된 클러스터들의 식별자 값만을 모아서 matching set이라는 새로운 트랜잭션을 구성한다. 동일한 matching set에서 빈발하게 발생하는 일차원 클러스터의 집합으로 형성되는 직각면체 공간이 클러스터가 존재 할 수 있는 영역이므로, 본 기술에서는 ST-tree 구조체를 사용하여 matching set안에서 동시에 발생하는 빈발한 일차원 클러스터의 집합을 탐색한다. 이렇게 탐색되는 일차원 클러스터 집합 중, 해당 일차원 클러스터 집합의 지지도가 사용자 정의 임계치 이상인 집합이 서브 스페이스 클러스터에 해당하며, 각 일차원 클러스터들이 존재하는 차원의 집합으로 형성되는 공간이 바로 클러스터가 존재하는 공간에 해당한다.