تُعتبر مشكلة التجميع (Clustering) من المسائل الأساسية في علم البيانات، حيث تهدف إلى تقسيم مجموعة من العناصر مثل البيانات أو الوكلاء إلى مجموعات، بحيث تكون العناصر في نفس المجموعة أقرب إلى بعضها البعض من تلك الموجودة في مجموعات أخرى. في بحثنا الجديد، نقدم إطارًا مبتكرًا لدراسة التجميع غير المركزي عبر الإنترنت مع التعامل مع التأخيرات (Delays).

تتضمن الطريقة الجديدة قبول العناصر الوافدة نقطة تلو الأخرى داخل فضاء متري محدود، حيث يُكشف عن موقع كل نقطة عند وصولها. وعلى الرغم من أن الهدف هو تصنيف كل نقطة في مجموعة موجودة أو إنشاء مجموعة جديدة لها، إلا أنه يمكن إرجاء القرار لفترة معينة بتكلفة محددة، ما يجعل هذا المجال أكثر تحديًا.

تُبرز هذه الورقة دراسة متعمقة لنموذج الوصول العشوائي، حيث تُعتبر المواقع الأساسية للنقاط كلها مبنية على توزيع احتمالي ثابت، في محاولة لتخفيف القيود المفروضة على نماذج الوصول التقليدية. ومع اعتماد الخوارزمية المقترحة، يمكن تقليل التكلفة الإجمالية المتوقعة لتجميع النقاط مع الحد من التأخير، مشيرة إلى إمكانية تحقيق تنافسية ثابتة تزيد كفاءة الأداء حتى مع زيادة عدد النقاط.

يمثل هذا البحث خطوة مهمة نحو فهم أفضل للتحديات التي يواجهها التجميع عبر الإنترنت ويقدم حلاً مبتكرًا يمكن أن يُحدث فرقًا كبيرًا في كيفية المعالجة الفعالة للبيانات.