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摘要:
构造了多层Count-Min概要数据结构来概括流数据中的层次结构.通过定义多层数据域U*上两两相互独立的异或哈希函数族,将数据流元组映射到L×D×W的三维计数数组,L是层次个数,D是从哈希函数族中均匀随机选取的哈希函数个数,W是哈希函数的值域.基于该结构,利用广度优先查询策略,查找多层频繁项集和估计多层频繁项值.实验表明,该结构在更新时间、存储空间和估计精度方面比直接堆叠多个Count-Min结构有较大的提高.
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文献信息
篇名 面向数据流的多层Count-Min概要数据结构
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 数据流 概要数据结构 频繁项集 随机算法 多层结构
年,卷(期) 2007,(14) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 20-23
页数 4页 分类号 TP311
字数 4949字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.14.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭巧 北京理工大学网络信息中心 52 553 12.0 21.0
2 张治斌 河南理工大学计算机科学与技术学院 40 254 9.0 14.0
3 关志涛 北京理工大学网络信息中心 4 17 3.0 4.0
4 冯文峰 北京理工大学网络信息中心 7 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据流
概要数据结构
频繁项集
随机算法
多层结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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