För många tillämpningar är det viktigt att snabbt hitta närmaste granne till en viss tidsserie. När den givna tidsserien är en streaming en, närmaste grannar kan behöva hittas kontinuerligt vid alla tidpunkter positioner. En sådan stående begäran kallas en kontinuerlig närmaste granne fråga. Detta dokument syftar till snabb utvärdering av kontinuerliga frågor om stora databaser. Den ursprungliga strategin är att använda resultatet av en utvärdering för att begränsa sökytan för nästa. En mer grundläggande idé är att utöka befintliga indexeringsmetoder, som används i många traditionella närmaste grannalgoritmer, med förhämtning. Specifikt är förhämtning att förutsäga nästa värde på strömmen innan den anländer, och att behandla frågan som om det förutsagda värdet var det verkliga för att ladda de nödvändiga indexsidorna och tidsserierna i det tilldelade cacheminnet. Dessutom, om de prefetchade kandidaterna inte kan passa in i cacheminnet, lagras de i en sekventiell fil för att underlätta snabb åtkomst till dem. Experiment visar att prefetching förbättrar svarstiden avsevärt jämfört med den direkta användningen av traditionella algoritmer, även om den caching som tillhandahålls av operativsystemet beaktas.
Gao m.fl. REF minskar I/O-kostnaden för kontinuerliga likhetsförfrågningar genom att förladda de förutsagda indexsidorna och arkiverade tidsserierna i det tilldelade cacheminnet.
Evaluating continuous nearest neighbor queries for streaming time series via pre-fetching
{'venue': "CIKM '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}