Begreppet tunga hitters-poster som utgör en stor del av befolkningen-har framgångsrikt använts i en mängd olika tillämpningar över sensor och RFID-övervakning, nätverksdataanalys, händelsebrytning, med mera. Men denna uppfattning misslyckas ofta med att fånga de semantik vi önskar när vi observerar data i form av korrelerade par. Här är vi intresserade av saker som är villkorligt frekventa: när en viss post är frekvent inom ramen för sin moderföretagspost. I detta arbete introducerar och formaliserar vi begreppet villkorliga tunga hitters för att identifiera sådana objekt, med applikationer i nätverksövervakning och Markov kedjemodellering. Vi utforskar relationen mellan villkorade tunga hitters och andra relaterade föreställningar i litteraturen, och visar analytiskt och experimentellt nyttan av vårt tillvägagångssätt. Vi introducerar flera algoritmvariationer som gör att vi effektivt kan hitta villkorliga tunga hitters för inmatningsdata med mycket olika egenskaper, och ge analytiska resultat för deras prestanda. Slutligen utför vi experimentella utvärderingar med flera syntetiska och verkliga dataset för att visa effektiviteten av våra metoder och för att studera beteendet hos de föreslagna algoritmerna för olika typer av data.
REF utvecklar streaming algoritmer för att hitta villkorliga heavyhitters, där målet är att identifiera objekt som är frekventa i samband med en separat "föräldra" objekt.
Conditional heavy hitters: detecting interesting correlations in data streams
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}