Abstract-Quantil beräkning har många applikationer inklusive datautvinning och finansiell dataanalys. Det har visat sig att en - ungefärlig sammanfattning kan upprätthållas så att, med tanke på en kvantil fråga ð, dataobjektet vid rang dNe kan fås ungefär inom rankfelprecisionen N över alla N dataobjekt i en dataström eller i ett skjutfönster. Men skalbar online-behandling av massiva kontinuerliga kvantilika frågor med olika och innebär en ny utmaning eftersom sammanfattningen kontinuerligt uppdateras med nya ankomster av dataobjekt. I detta dokument syftar vi först till att dramatiskt minska antalet distinkta frågeresultat genom att gruppera en uppsättning olika frågor i ett kluster så att de kan behandlas praktiskt taget som en enda fråga medan precisionskraven från användare kan behållas. För det andra strävar vi efter att minimera de totala kostnaderna för frågebehandling. Effektiva algoritmer utvecklas för att minimera det totala antalet gånger för upparbetning av kluster och för att producera det minsta antalet kluster, respektive. Teknikerna utökas för att upprätthålla nästan optimal klusterbildning när frågor registreras och tas bort på ett godtyckligt sätt mot hela dataströmmar eller skjutfönster. Utöver teoretisk analys visar vår prestandastudie att de föreslagna teknikerna verkligen är skalbara med avseende på antalet inmatningsförfrågningar samt antalet objekt och objektets ankomsthastighet i en dataström.
För att hantera enorma kvantilfrågor, Lin et al. REF föreslog en algoritm för att minska antalet distinkta krav genom att samla frågorna och behandla varje kluster som en enda fråga.
Approximate processing of massive continuous quantile queries over high-speed data streams
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}