Det frekventa objekt problemet är att bearbeta en ström av objekt och hitta alla objekt som inträffar mer än en given bråkdel av tiden. Det är ett av de mest studerade problemen inom dataflödesbrytning, som går tillbaka till 1980-talet. Många tillämpningar förlitar sig direkt eller indirekt på att hitta de ofta förekommande objekten, och implementationer används i storskaliga industriella system. Det har dock inte gjorts någon större jämförelse mellan de olika metoderna under enhetliga experimentella förhållanden. Det är vanligt att hitta papper som berör detta ämne där viktiga relaterade arbete är felkaraktäriserade, förbises eller återuppfinnas. I detta dokument strävar vi efter att presentera de viktigaste algoritmerna för detta problem inom en gemensam ram. Vi har skapat baslinjeimplementeringar av algoritmerna, och använt dessa för att utföra en grundlig experimentell studie av deras egenskaper. Vi ger empiriska belägg för att det finns betydande variationer i prestanda hos frekventa objektalgoritmer. De bästa metoderna kan implementeras för att hitta frekventa objekt med hög noggrannhet med bara tiotals kilobyte minne, med hastigheter av miljontals objekt per sekund på billig modern hårdvara.
I REF introducerar författarna greveSketch för att uppskatta de vanligaste posterna i dataströmmen.
Finding frequent items in data streams
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}