I dataflödesprogram anländer data kontinuerligt och kan endast skannas en gång eftersom frågeprocessorn har mycket begränsat minne (relaterat till strömmens storlek) att arbeta med. Därför, frågor om dataströmmar inte har tillgång till hela datamängden och frågesvar är vanligtvis ungefärliga. Även om det har gjorts många studier om k Nearest Neighbors (kNN) problem i konventionella flerdimensionella databaser, lösningarna kan inte tillämpas direkt på dataströmmar av ovanstående skäl. I detta dokument undersöker vi KNN-problemet över dataströmmar. Vi introducerar först e-calimate kNN (ekNN) problem som finner den ungefärliga kNN svar av en frågepunkt Q sådan att det absoluta felet av k-th närmaste granne avstånd begränsas av e. För att stödja ekNN frågor över strömmar, föreslår vi en teknik som kallas DISC (aDaptiv indexering på strömmar av utrymme-fyllning Curves). DISC kan anpassa sig till olika datadistributioner till antingen (a) optimera minnesanvändning för att svara på ekNN-frågor under vissa noggrannhetskrav eller (b) uppnå bästa noggrannhet under en given minnesbegränsning. Samtidigt ger DISC effektiva uppdateringar och frågebehandling som är viktiga krav i dataflödesapplikationer. Omfattande experiment utfördes med hjälp av både syntetiska och verkliga datamängder och resultaten bekräftar effektiviteten och effektiviteten hos DISC.
Koudas m.fl. REF beskriver DISC, en teknik för e-ungefärliga k-NN-frågor över strömmar av flerdimensionella punkter.
Approximate NN Queries on Streams with Guaranteed Error/Performance Bounds
{'venue': 'In VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}