Abstract-The idé om att tillåta frågeanvändare att slappna av sina krav på korrekthet för att förbättra prestandan hos ett dataflöde ledningssystem (t.ex., plats-baserade tjänster och sensornätverk) har nyligen studerats. Genom att utnyttja det maximala fel (eller tolerans) som tillåts i frågesvar, har algoritmer för att minska användningen av systemresurser utvecklats. I de flesta av dessa verk uttrycks dock frågetolerans som ett numeriskt värde, vilket kan vara svårt att specificera. Vi observerar att i många situationer, användare kanske inte bryr sig om det faktiska värdet av ett svar, men snarare vilket objekt uppfyller en fråga (t.ex., "vem är min närmaste granne?"). I synnerhet, en enhet-baserad fråga returnerar endast namnen på objekt som uppfyller frågan. För dessa frågor är det möjligt att ange en tolerans som är "icke värdebaserad". I detta papper studerar vi bråkbaserad tolerans, en typ av icke-värdebaserad tolerans, där en användare anger de maximala fraktionerna av ett frågesvar som kan vara falska positiva och falska negativa. Vi utvecklar bråkbaserad tolerans för två större klasser av enhet-baserade frågor: 1) icke-rank-baserad fråga (t.ex., intervall frågor) och 2) rank-baserad fråga (t.ex., k-nearest-grannar frågor). Dessa definitioner ger användarna ett alternativ för att specificera den högsta tillåtna toleransen i deras svar. Vi undersöker vidare hur dessa definitioner kan utnyttjas i en distribuerad strömmiljö. Vi designar adaptiva filteralgoritmer som gör det möjligt att släppa uppdateringar villkorligt vid dataströmmens källor utan att påverka den övergripande frågekorrekturen. Omfattande experimentella resultat visar att våra protokoll avsevärt minskar användningen av nät- och energiresurser.
Upphovsmän till REF överväger urvals- och rankningsbaserade urvalsfunktioner för de företagsrelaterade frågorna.
Filtering Data Streams for Entity-Based Continuous Queries
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}