Frekvent artikelbrytning, som handlar om att hitta objekt som ofta förekommer i en given dataström över en tidsperiod, är ett av de starkt studerade problemen i dataflödesbrytning. En generaliserad version av frekvent artikelbrytning är den ihållande artikeln gruvdrift, där en ihållande objekt, till skillnad från en vanlig post, inte nödvändigtvis förekommer oftare jämfört med andra objekt under en kort tidsperiod, snarare består och förekommer oftare under en lång tidsperiod. Såvitt vi vet finns det inget tidigare arbete med att bryta ihållande föremål i en dataström. I detta dokument tar vi upp det grundläggande problemet med att hitta ihållande poster i en given dataström under en viss tidsperiod vid en viss observationspunkt. Vi föreslår ett nytt system, PIE, som exakt kan identifiera varje bestående objekt med en sannolikhet större än någon önskad falsk negativ frekvens (FNR) samtidigt med en mycket liten mängd minne. Den viktigaste idén med PIE är att det använder Raptorkoder för att koda ID för varje objekt som visas vid observationspunkten under en mätperiod och lagrar endast några få bitar av det kodade ID-kortet i minnet av observationspunkten under den mätperioden. Posten som är ihållande inträffar i tillräckligt många mätperioder att tillräckligt kodade bitar för ID kan hämtas från observationspunkten för att avkoda dem korrekt och få ID för den ihållande objektet. Vi implementerade och gjorde en omfattande utvärdering av PIE med hjälp av tre verkliga spår av nätverkstrafik och jämförde dess prestanda med två tidigare anpassade system. Våra resultat visar att inte bara PIE uppnår det önskade FNR i varje scenario, dess FNR i genomsnitt är 19,5 gånger mindre än FNR för den bäst anpassade tidigare konsten.
Dai m.fl. REF fann beständiga poster i en enda ström, med argumentet att en beständig post förekommer i en datamängd ofta under en lång tidsperiod.
Finding Persistent Items in Data Streams
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}