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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

XStreamCluster: An Efficient Algorithm for Streaming XML Data Clustering

verfasst von : Odysseas Papapetrou, Ling Chen

Erschienen in: Database Systems for Advanced Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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XML clustering finds many applications, ranging from storage to query processing. However, existing clustering algorithms focus on static XML collections, whereas modern information systems frequently deal with streaming XML data that needs to be processed online. Streaming XML clustering is a challenging task because of the high

computational

and

space

efficiency requirements implicated for online approaches. In this paper we propose

XStreamCluster

, which addresses the two challenges using a two-layered optimization. The bottom layer employs Bloom filters to encode the XML documents, providing a space-efficient solution to memory usage. The top layer is based on Locality Sensitive Hashing and contributes to the computational efficiency. The theoretical analysis shows that the approximate solution of XStreamCluster generates similarly good clusters as the exact solution, with high probability. The experimental results demonstrate that XStreamCluster improves both memory efficiency and computational time by at least an order of magnitude without affecting clustering quality, compared to its variants and a baseline approach.

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Metadaten
Titel
XStreamCluster: An Efficient Algorithm for Streaming XML Data Clustering
verfasst von
Odysseas Papapetrou
Ling Chen
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-20149-3_36