Histogram ger effektiva synops av stora datamängder, och används därmed i en mängd olika applikationer, inklusive frågeoptimering, ungefärlig frågesvar, distributionsmontering, parallell databaspartitionering och datautvinning. Dessutom behövs mycket snabba ungefärliga algoritmer för att beräkna exakta histogram på snabbt ankommande dataströmmar, varigenom online-frågor kan stödjas inom givna minnes- och datorresurser. Många tillämpningar i verkligheten kräver att datadistributionen i vissa regioner måste modelleras med större noggrannhet, och Biased Histograms är utformade för att tillgodose detta behov. I detta papper definierar vi partiska histogram över dataströmmar och skjutfönster på dataströmmar, och föreslår Bar Splitting Biased Histogram (BSBH) algoritm för att konstruera dem effektivt och korrekt. Vi bevisar att BSBH genererar förväntade, ungefärliga förvrängda histogram för dataströmmar med stationära distributioner, och våra experiment visar att BSBH också uppnår god approximation i närvaro av konceptskiften, även större sådana. Dessutom använder BSBH en ny partisk provtagningsteknik som överträffar en enhetlig provtagning med avseende på noggrannhet, samtidigt som man använder ungefär samma mängd tid och minne. Därför, BSBH överträffar tidigare föreslagna algoritmer för beräkning partiska histogram över hela dataströmmen, och det är den första algoritmen som stöder fönster.
Mousavi och Zaniolo REF utvidgade det partiska konceptet till problemet med att beräkna histogram, och föreslog en algoritm som heter BASH för att konstruera de partiska histogram på skjutfönster över dataströmmar.
Fast computation of approximate biased histograms on sliding windows over data streams
{'venue': 'SSDBM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}