首页> 外文期刊>Statistical Analysis and Data Mining >Space‐efficient tracking of persistent items in a massive data stream
【24h】

Space‐efficient tracking of persistent items in a massive data stream

机译:高效跟踪大型数据流中的持久项

获取原文
       

摘要

Abstract Motivated by scenarios in network anomaly detection, we consider the problem of detecting persistent items in a data stream, which are items that occur `regularly' in the stream. In contrast with heavy hitters, persistent items do not necessarily contribute significantly to the volume of a stream, and may escape detection by traditional volume-based anomaly detectors. We first show that any online algorithm that tracks persistent items exactly must necessarily use a large workspace, an.
机译:摘要基于网络异常检测中的场景,我们考虑了检测数据流中的持久项的问题,这些持久项是流中“定期”出现的项。与沉重的击球手相比,持久性物品不一定会显着增加流的体积,并且可能会避开传统基于体积的异常检测器的检测。我们首先显示,任何精确跟踪持久性项目的在线算法都必须使用较大的工作空间。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号