I den här artikeln introducerar och analyserar vi en ny generativ användarmodell för att förklara beteendet hos filstorleksdistributioner. Vår Recursive Forest File-modell kombinerar idéer från Downeys senaste arbete med idéer från det senaste arbetet med slumpmässiga grafmodeller för webben. Till skillnad från liknande tidigare arbete tillåter vår Recursive Forest File-modell att nya filer skapas och gamla filer raderas med tiden, och vår analys täcker problematiska frågor som korrelation mellan filstorlekar. Dessutom tillåter vår modell naturliga variationer där filer som kopieras eller ändras är mer benägna att kopieras eller ändras senare. Tidigare empiriskt arbete tyder på att filstorlekar tenderar att ha en lognormal kropp men en Pareto svans. Den Recursive Forest File modellen förklarar detta beteende, vilket ger en dubbel Pareto fördelning, som har en Pareto svans men nära en lognormal kropp. Vi tror att Recursive Forest-modellen kan vara användbar för att beskriva andra makträttsliga fenomen i såväl datorsystem som andra områden.
Mitzenmacher REF introducerade en dynamisk generativ användarmodell för att förklara beteendet hos filstorleksdistributioner (inte bara webbtextdokument).
Dynamic Models for File Sizes and Double Pareto Distributions
{'venue': 'Internet Mathematics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}