Identifying correlated heavy-hitters
The heavy hitter problem asks to find the top k most frequent elements in a data stream. This problem has been used in many applications across network data analysis, event mining, etc. Many classical algorithms can only handle one-dimensional data such as Count-Sketch and Count-Min. But in this stu...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Zhou, Ziqi |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Li Yi |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/156923 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Deterministic heavy hitters with sublinear query time
بواسطة: Li, Yi, وآخرون
منشور في: (2018) -
On low-risk heavy hitters and sparse recovery schemes
بواسطة: Li, Yi, وآخرون
منشور في: (2018) -
Identifying actionable serial correlations in financial markets
بواسطة: Cheong, Siew Ann, وآخرون
منشور في: (2021) -
Ruin probability of insurer in a discrete time setting with heavy-tailed insurance and financial risks
بواسطة: Seah, Xin Hui
منشور في: (2019) -
New Method to Prepare Single-Headed Heavy Meromyosin with High Purity and a High Yield
بواسطة: Saeki, K., وآخرون
منشور في: (1989)