Show simple item record

dc.contributor.authorAhmed, Rowanda D.
dc.contributor.authorDalkılıç, Gökhan
dc.contributor.authorErten, Murat
dc.date.accessioned2018-12-20T11:51:42Z
dc.date.available2018-12-20T11:51:42Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationAhmed, R. D., Dalkılıç, G., and Erten, M. (2018, September 10-12). Survey: Running and comparing stream clustering algorithms. In A. Tarhan and Murat E. (Eds.), Paper presented at 12th Turkish National Software Engineering Symposium, UYMS 2018; Istanbul; Turkey.en_US
dc.identifier.issn1613-0073
dc.identifier.urihttp://ceur-ws.org/Vol-2201/UYMS_2018_paper_114.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11147/7060
dc.description12th Turkish National Software Engineering Symposium, UYMS 2018; Istanbul; Turkey; 10 September 2018 through 12 September 2018en_US
dc.description.abstractRecently, clustering data streams have become an incredibly important research area for knowledge discovery as applications produce more and more unstoppable streaming data. In this paper we introduce clustering, streams and data streaming clustering algorithms, as well as discussions of the most important stream clustering algorithms, considering their structure. As an additional contribution of our work and differently from review and survey papers in stream clustering, we offer the practical part of the most known stream clustering algorithms, namely: (i) CluStream; (ii) DenStream; (iii) D-Stream; and (iv) ClusTree, showing their experimental results along with some performance metrics computation of for each, depending on MOA framework.en_US
dc.description.abstractSon zamanlarda, veri akışlarını kümelemek uygulamalar daha fazla durdurulamaz veri akışı üretirken bilgi keşfi için inanılmaz derecede önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir.Bu makalede, kümeleme, akışlar ve veri akışlarını kümeleme algoritmalarını en önemli akım kümeleme algoritmalarının irdelenmesini yapılarını da göz önünde bulundurarak tanıtıyoruz. Çalışmamızın ek bir katkısı ve akış kümeleme alanında yapılmış tetkit ve gözden geçirme makalelerinden farklı olarak en bilinen akış kümeleme algoritmalarının Pratik kısmını, yani: (i) CluStream; (ii) DenStream; (iii) D-Stream; and (iv) ClusTree, MOA Java çerçevesine bağlı olarak, her biri için bazı performans metriklerinin hesaplanmasıyla birlikte deney sonuçlarını göstererek sunuyoruz.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherCEUR Workshop Proceedingsen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectClusteringen_US
dc.subjectData miningen_US
dc.subjectData stream clusteringen_US
dc.subjectDensity-base algorithmsen_US
dc.titleSurvey: Running and comparing stream clustering algorithmsen_US
dc.title.alternativeTetkik: Akan veri kümeleme algoritmalarını çalıştırma ve karşılaştırmaen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.contributor.authorIDTR239122en_US
dc.contributor.institutionauthorAhmed, Rowanda D.
dc.contributor.institutionauthorErten, Murat
dc.relation.journal12th Turkish National Software Engineering Symposium, UYMS 2018en_US
dc.contributor.departmentIzmir Institute of Technology. Computer Engineeringen_US
dc.identifier.volume2201en_US
dc.identifier.scopusSCOPUS:2-s2.0-85053661329
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Ulusal - Kurum Öğretim Elemanıen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record