Abstract systemadministratörer kan ange olika nätverkspaket som är misstänkta på grund av olika orsaker (intruEffektiv bearbetning kontinuerlig k-nearest granne, regelöverträdelse, missbruk etc.) Sedan är strömmen av nätqueries på dataströmmar viktigt i många programarbetspaket ständigt kartlagt för paket vilka domäner, t. ex. för att upptäcka nätverksintrång. Vanligtvis inte liknar de misstänkta objekt. Som ett andra exempel, alla giltiga data objekt från strömmen kan hållas i huvudsak ta annonser av ett godtyckligt marknadssegment. Varje minne. Därför, de flesta befintliga lösningar är catimauser kan ange egenskaper (pris, färg, storlek, vikt. I detta dokument föreslår vi en effektiv metod för exakt m.m.) av en produkt som han/hon är intresserad av. Övervakningen av systemet permak-NN. Vår metod är baserad på tre idéer, (1) informerar användaren om de annonser som passar att välja exakt de objekt från strömmen som är bäst hans / hennes krav. kan bli närmaste granne till en eller flera continVi skiljer mellan två olika typer av liknande frågor och lagra dem i en skyline datastruktur, ity frågor: intervall frågor och närmaste granne frågor. (2) Fördröj för att behandla de objekt som inte är immediaFör båda typerna väljer användaren ett objekt, frågan obately närmaste grannar av någon fråga, och (3) indexera objektet som är utgångspunkten för sökningen. För en rad frågor snarare än strömmande objekt. I en omfattande sökning måste användaren dessutom ange frågeradien, experimentell utvärdering vi visar att vår metod är d.v.s. En tröskel för det maximalt tillåtna avståndet från det tillämpliga för dataströmmar med hög genomströmning som endast kräver frågeobjekt. Eftersom likhetsåtgärder ofta inte är särskilt begränsade lagring. intuitivt kan det vara svårt att ange en sådan frågeradie. Därför, i praktiken, K-nearest granne fråga (k-NN) är viktigare, eftersom användaren bara behöver ange k,
Ett annat arbete som är relevant för oss är REF, som föreslår en algoritm för kontinuerlig k-NN övervakning över dataströmmar med begränsat minne.
Efficiently Processing Continuous k-NN Queries on Data Streams
{'venue': '2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering', 'journal': '2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}