Kontinuerliga top-k-frågor, som rapporterar ett visst antal (k) av topp föredragna objekt från dataströmmar, är viktiga för en bred klass av realtidsapplikationer, allt från finansiell analys till övervakning av nätverkstrafik. Befintliga lösningar för att ta itu med detta problem syftar till att minska beräkningskostnaderna genom att stegvis uppdatera toppk-resultaten på varje fönsterbild. Men de alla lider av prestanda flaskhals periodiskt kräver en fullständig omräkning av top-k resultat från scratch. En sådan operation är inte bara beräkning dyrt utan orsakar också betydande minnesförbrukning, eftersom det kräver att alla objekt hålls vid liv i frågefönstret. För att lösa detta problem, identifierar vi "Minimal Top-K kandidat set" (MTK), nämligen den delmängd av strömma objekt som är både nödvändigt och tillräckligt för kontinuerlig top-k övervakning. Baserat på denna teoretiska grund utformar vi MinTopk-algoritmen som elegant upprätthåller MTK och därmed eliminerar behovet av omräkning. Vi bevisar att MinTopk-algoritmen är optimal i både CPU- och minnesanvändning för kontinuerlig top-k-övervakning. Vår experimentella studie visar att både effektiviteten och skalbarheten hos vår föreslagna algoritm är klart överlägsen de toppmoderna lösningarna.
Min Top-K algoritm REF upprätthåller en MINIMAL TOP-K CANDIDATE SET (MTK) som bestämmer Top-K-värdet och därmed eliminerar behovet av recomputation.
An optimal strategy for monitoring top-k queries in streaming windows
{'venue': "EDBT/ICDT '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}