Teknologi Baru Dalam Pengelompokkan dan Indeksasi Data Tingkatkan Efisiensi Pengambilan Data

Pemantauan dan Prediksi Cuaca: Dengan menggunakan teknik ini, data cuaca berdimensi tinggi dapat dikelompokkan dan diindeks dengan lebih efisien, memungkinkan pemodelan dan prediksi cuaca yang lebih akurat. Hal ini sangat penting untuk perencanaan kegiatan sehari-hari, pertanian, dan manajemen bencana.

1. Pengelolaan Lalu Lintas Kota: Teknik ini dapat digunakan untuk mengelola dan menganalisis data lalu lintas besar-besaran dari berbagai sensor dan kamera di kota-kota. Hal ini memungkinkan otoritas kota untuk mengoptimalkan aliran lalu lintas, mengurangi kemacetan, dan meningkatkan keselamatan jalan.

1. Sistem Rekomendasi untuk E-Commerce: Dalam e-commerce, teknik ini dapat membantu dalam mengelompokkan preferensi pengguna dan pola pembelian, sehingga dapat meningkatkan akurasi sistem rekomendasi, mempersonalisasi pengalaman belanja, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

1. Manajemen dan Analisis Data Kesehatan: Dalam sektor kesehatan, teknik ini dapat digunakan untuk mengelompokkan dan menganalisis data pasien yang kompleks, membantu dalam diagnosis awal dan perencanaan pengobatan yang lebih tepat, serta mendukung penelitian medis.

1. Keamanan Siber: Teknik ini juga dapat diterapkan dalam analisis data keamanan siber, membantu dalam deteksi ancaman dan kegiatan mencurigakan dengan lebih cepat dan akurat, serta meningkatkan pertahanan terhadap serangan siber.

Kesimpulan

Teknik SC-VPTI dikembangkan untuk meningkatkan kinerja pengambilan data berdasarkan query pengguna dengan kompleksitas ruang yang lebih rendah dan tingkat positif sejati yang lebih tinggi. Teknik-teknik yang ada sebelumnya, seperti locality sensitive hashing (LSH) dan incremental semi supervised clustering ensemble, tidak sepenuhnya memecahkan masalah pengambilan data berdimensi tinggi. SC-VPTI mengatasi masalah ini melalui tiga langkah pemrosesan untuk meningkatkan pengelompokan data berdimensi tinggi. Langkah pertama adalah pengelompokan data serupa berdimensi tinggi menggunakan teknik Normalized Spectral Clustering berdasarkan matriks kesamaan. Setelah itu, data tersebut diindeks menggunakan vantage point tree, disimpan di cabang kiri dan kanan pohon, yang membantu mengurangi kompleksitas ruang. Akhirnya, data yang diindeks dapat diambil berdasarkan query pengguna. Efisiensi teknik SC-VPTI dinilai dan dibandingkan dengan metode lain berdasarkan kompleksitas ruang, tingkat positif sejati, dan waktu pengambilan data. Hasil eksperimental menunjukkan bahwa teknik SC-VPTI memberikan kinerja yang lebih baik dengan meningkatkan tingkat positif sejati dan mengurangi waktu serta kompleksitas ruang pengambilan data dibandingkan dengan metode terkini.

Author Nisya Kayla Putri Anindra

Sumber