There exist research literatures on

There exist research literatures on incremental clustering for network data using techniques other than k-clique clustering method. The techniques include spectral clustering (Ning et al. 2010) and minimum-cut tree based partitioning (Saha and Mitra 2006; Görke et al. 2009). These clustering techniques require pre-specified number of clusters while k-clique clustering does not. Moreover, incremental spectral clustering has computational error while our incremental k-clique clustering can be executed continuously and produces accurate clustering result along the change stream. As the experimental section shows, incremental k-clique clustering algorithms can be executed much more efficiently than incremental spectral clustering algorithm.

Kết quả (Việt) 1:

Có tồn tại nghiên cứu văn học ngày gia tăng clustering cho mạng dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật khác hơn so với phương pháp kết cụm tập đoàn k. Các kỹ thuật bao gồm quang phổ clustering (Ning et al. 2010) và tối thiểu-cắt cây dựa trên phân vùng (Saha và người cộng tác năm 2006; Görke et al. năm 2009). Những cụm kỹ thuật yêu cầu số tiền quy định của cụm trong khi k-clique cụm không. Hơn nữa, gia tăng quang phổ clustering đã tính toán lỗi trong khi chúng tôi gia tăng k-tập đoàn cụm có thể được thực hiện liên tục và tạo ra kết quả chính xác kết cụm dọc theo dòng thay đổi. Như phần thử nghiệm cho thấy, gia tăng k-tập đoàn kết cụm thuật toán có thể được thực hiện nhiều hơn nữa hiệu quả hơn gia tăng thuật toán quang phổ kết cụm.

Kết quả (Việt) 2:

Có tồn tại nền văn học nghiên cứu về phân nhóm gia tăng cho mạng dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật khác so với phương pháp phân nhóm k-phe. Các kỹ thuật bao gồm các phân nhóm phổ (Ning et al 2010.) Và tối thiểu cắt cây phân vùng dựa (Saha và Mitra 2006;. Görke et al 2009). Những kỹ thuật clustering đều yêu cầu số tiền quy định của các cụm trong khi k-phe nhóm phân nhóm không. Hơn nữa, clustering phổ incremental có lỗi trong khi tính toán của chúng tôi phân nhóm tăng k-phe nhóm có thể được thực hiện liên tục và tạo ra kết quả phân nhóm chính xác dọc theo dòng thay đổi. Như phần trình diễn thử nghiệm, incremental thuật toán phân cụm k-phe nhóm có thể được thực hiện hiệu quả hơn nhiều so với thuật toán phân nhóm gia tăng phổ.