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面向数据流滑动窗口的随机抽样算法研究

Sampling from Sliding Window over Data Streams

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【作者】 张龙波李战怀余敏王勇蒋芸

【机构】 西北工业大学计算机学院

【摘要】 <正>1引言近年来在很多应用领域中出现了一种新的数据模式,其数据不是以传统的有限数据集形式,而是连续的数据流形式出现。数据流中的数据基本元素仍然可能是关系元组,但数据的到达是快速、时变、不可预测和无限的数据流形式,不可能完全存储原始

【Abstract】 Recently,there have been more and more interests in data stream management system and algorithms over data streams.This paper presents two random sampling algorithms for processing data streams-SBWRS algorithm and TBWSS algorithm.SBWRS algorithm,which is a basic window-based sampling algorithm,extends classic reservoir sampling to deal with the expiration of data elements from sequence-based sliding window.TBWSS algorithm, which is a kind of stratified sampling,samples different data items with unequal probabilities from timestamp -based sliding window.The theoretic analysis and experiments show that the algorithms are effective and efficient for continuous data streams processing.

【基金】 国家自然科学基金项目(60373108);国家教育部博士点基金项目资助(2069901)
  • 【会议录名称】 第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)
  • 【会议名称】第二十二届中国数据库学术会议
  • 【会议时间】2005-08-19
  • 【会议地点】中国内蒙古呼和浩特
  • 【分类号】TP311.13
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
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