De statistiska uppgifterna om probabilistiska data har på senare tid rönt stor uppmärksamhet, eftersom de data som genereras från ett stort antal olika datakällor i sig är oklara eller osäkra. I detta dokument studerar vi en viktig statistisk fråga om probabilistiska data: att hitta de ofta förekommande posterna. En enkel metod för att identifiera de ofta förekommande posterna i en probabilistisk datauppsättning är att helt enkelt beräkna den förväntade frekvensen för en post och bestämma om den överstiger en viss del av den förväntade storleken på hela datamängden. Denna enkla definition saknar emellertid viktig information om de probabilistiska uppgifternas interna struktur och samspelet mellan alla osäkra enheter. Därför föreslår vi en ny definition baserad på möjliga världssemantik som har antagits allmänt för många frågetyper i osäker datahantering, försöker hitta alla objekt som sannolikt kommer att vara frekventa i en slumpmässigt genererad möjlig värld. Vårt tillvägagångssätt leder naturligtvis till en studie av rankning av frekventa poster baserade på förtroende också. Det visar sig vara mycket svårare att hitta ofta förekommande poster i probabilistiska data. Vi föreslår först exakta algoritmer för offlinedata med antingen kvadratisk eller kubisk tid. Därefter utformar vi nya samplingsbaserade algoritmer för streamingdata för att hitta alla cirka troligt frekventa objekt med teoretiskt garanterad hög sannolikhet och noggrannhet. Våra provtagningsprogram förbrukar sublinjärt minne och uppvisar utmärkt skalbarhet. Slutligen verifierar vi effektiviteten och effektiviteten hos våra algoritmer med hjälp av både verkliga och syntetiska datamängder med omfattande experimentella utvärderingar.
I REF föreslår författarna att ofta extrahera poster i probabilistiska data.
Finding frequent items in probabilistic data
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}