Abstrakt. Problemet med frekventa objekt upptäckt i strömmande data har dragit till sig en hel del uppmärksamhet på sistone. Även om ovanstående problem har studerats i stor utsträckning, och flera tekniker har föreslagits för dess lösning, dessa metoder behandlar alla värden i dataströmmen på samma sätt. Inte desto mindre är alla värden lika viktiga. I flera situationer är vi mer intresserade av de nya värderingar som har dykt upp i strömmen än av de äldre. I det här dokumentet tar vi upp problemet med att hitta de senaste frekventa objekten i en dataström med ett litet begränsat minne, och presenterar nya algoritmer i denna riktning. Vi föreslår en grundläggande algoritm som utökar funktionaliteten hos befintliga metoder genom att övervaka objektfrekvenser i nya fönster. Därefter presenterar vi en förbättrad version av algoritmen med avsevärt förbättrad prestanda (när det gäller noggrannhet), utan extra minneskostnad. Slutligen gör vi en omfattande experimentell utvärdering, och visar att de föreslagna algoritmerna effektivt kan identifiera de frekventa objekten i ad hoc-fönster nyligen i en dataström.
TiTiCount+ algoritmen har föreslagits i REF för att hitta frekventa objekt i ad hoc-fönster.
Efficiently Discovering Recent Frequent Items in Data Streams
{'venue': 'SSDBM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}