Flera trafikövervakningstillämpningar kan dra nytta av att det finns effektiva mekanismer för att i stort sett spåra utjämnade tidsmedelvärden snarare än råa värden. Detta dokument ger två bidrag i denna riktning. För det första, vår analys av tidsfördröjning Bloom filter, tidigare föreslagna datastrukturer utformade för att utföra ungefärlig Exponentiellt viktade glidande medelvärden på strömmande data, avslöjar två stora brister: partisk uppskattning när mätningar läses i godtyckliga ögonblick, och långsam drift som följer av behovet att regelbundet uppdatera alla filterräknare på en gång. Vi föreslår därför en ny konstruktion, kallad On-demand Time-decaying Bloom filter, som bygger på en kontinuerlig drift för att övervinna noggrannhet / prestanda begränsningar i den ursprungliga fönsterbaserade metoden. För det andra visar vi hur denna nya teknik kan utnyttjas i utformningen av högpresterande stream-baserade övervakningsprogram, genom att utveckla VoIPSTREAM, en proof-of-concept realtidsanalys version av ett tidigare föreslagna system för telemarketing samtalsdetektering. Våra valideringsresultat, utförda över verkliga telefoni data, visar hur VoIPSTREAM nära efterliknar funktionen extraktionsprocess och trafikanalys tekniker som genomförs i offline-systemet, med en betydligt högre bearbetningshastighet, och utan att kräva någon lagring av per-användare samtal detaljer poster.
Det utnyttjades av författarna i REF för tidsfördröjning Bloom filter.
On-demand time-decaying bloom filters for telemarketer detection
{'venue': 'CCRV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}