Vi anser att online gruvdrift av korrelerade tunga-hitters (CHH) från en dataström. Med tanke på en ström av tvådimensionella data, extraherar en korrelerad aggregatförfrågan först en subström genom att tillämpa en predikat längs en primär dimension, och beräknar sedan ett aggregat längs en sekundär dimension. Tidigare arbete med att identifiera heavyhitters i vattendrag har nästan uteslutande fokuserat på att identifiera heavy-hitters på en enda dimensional ström, och dessa ger lite insikt i egenskaperna hos heavyhitters längs andra dimensioner. I typiska tillämpningar är dock en analytiker intresserad inte bara av att identifiera tung-hitters, men också av att förstå ytterligare egenskaper såsom: vad andra objekt visas ofta tillsammans med en tung-hitter, eller vad är frekvensen fördelningen av objekt som visas tillsammans med tung-hitters. Vi överväger frågor av följande form: "I en ström S av (x, y) tuples, på substream H av alla x-värden som är tung-hitters, upprätthålla de y-värden som förekommer ofta med x-värden i H ". Vi kallar det här problemet CHH. Vi formulerar en ungefärlig Ansvarig redaktör: Bart Goethals. Elektroniskt tilläggsmaterial Den online-versionen av denna artikel (123 798 B. Lahiri et al. formulering av CHH-identifiering, och presentera en algoritm för att spåra CHH på en dataström. Algoritmen är lätt att implementera och använder arbetsytan mycket mindre än själva strömmen. Vi presenterar bevisbara garantier för det maximala felet, samt detaljerade experimentella resultat som visar kompromissen mellan utrymme och noggrannhet.
REF introducerade begreppet korrelerade tunga hitters och föreslog en ungefärlig lösning baserad på Misra-Gries algoritm.
Identifying correlated heavy-hitters in a two-dimensional data stream
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}