データストリームクラスタリングの主な方法論とは？基本概念から手法まで徹底解説

データストリームクラスタリングとは

データストリームクラスタリングとは、電話データ、マルチメディアデータ、金融取引データなど、継続的に発生し続けるデータをクラスタリングする手法を指します。一般的にはストリーミングアルゴリズムとして扱われ、その目的は、与えられた一連の点列に対して、できるだけ少ないメモリと短い処理時間で、最適なクラスタリング結果を得ることにあります。

こうしたデータを類似性に基づいて自動的にグループ分けしたいというニーズを持つアプリケーションは数多く存在します。具体例としては、Web侵入検知システム、Webクリックストリームの分析、株式市場の分析などが挙げられます。

静的なデータセットを対象としたクラスタリング手法はすでに数多く開発されていますが、データストリームのクラスタリングは、これらの既存アルゴリズムにさらなる負荷をもたらします。データストリームモデルでは、アルゴリズムがデータ全体を一度だけ通過（シングルパス）し、限られたメモリ容量と一定の処理時間内で動作することが求められます。しかも、ストリーム自体が時間とともに高度に変化し、絶えず進化していくためです。

データストリームクラスタリングの主な方法論

データストリームクラスタリングには、以下のような代表的な方法論があります。

1. 過去データの要約を計算・保存する

メモリ容量には限りがあり、かつ高速な応答が求められるため、それまでに読み込んだデータの要約情報を計算して保存し、必要に応じてこの要約を利用して重要な統計量を算出します。

2. 分割統治（divide-and-conquer）戦略を適用する

到着順序に基づいてデータストリームをチャンク（塊）に分割し、各チャンクごとに要約を計算した上で、それらの要約を統合します。このアプローチにより、小さな構成要素からより大きなモデルを構築することが可能になります。

3. 入力データストリームの増分クラスタリング

ストリームデータはシステムに継続的かつ増分的に流入してくるため、クラスタも段階的に更新・洗練させていく必要があります。

4. マイクロクラスタリングとマクロクラスタリング分析の実行

ストリームクラスタは、次の2段階で計算できます。

• マイクロクラスタレベル：階層型ボトムアップクラスタリングアルゴリズムを適用してマイクロクラスタを形成し、その要約を計算・保存します。
• マクロクラスタレベル：ユーザーが指定したレベルにおいて、別のクラスタリングアルゴリズムを用いてマイクロクラスタをグループ化し、マクロクラスタを算出します。

この2段階方式の計算により、データを効率的に圧縮でき、誤差の小さい範囲で結果を得ることができます。

5. クラスタ進化の分析に複数の時間粒度を活用する

ストリームデータ分析では、直近のデータと古いデータ（遠隔のデータ）とでは役割が異なることが多いため、傾斜時間フレームモデル（tilted time frame model）を用いて、異なる時点における要約データのスナップショットを保存します。

6. ストリームクラスタリングをオンライン処理とオフライン処理に分割する

データが流れ込んでいる間に、データスナップショットの基本的な要約を計算・保存し、増分的に更新していきます。このように動的に変化するクラスタを維持するために、オンラインプロセスが必要となります。

一方で、ユーザーは過去のクラスタ、現在のクラスタ、あるいは進化しつつあるクラスタについて問い合わせる場合があります。こうした分析は、オンラインでのクラスタ管理とは独立したオフラインプロセスとして実行することが可能です。