Sketch \star-metric：通过草图比较数据流
数据结构与算法
2012-08-01 v1 离散数学
信息论
math.IT
摘要
本文考虑在小空间约束下估计任意两个大型数据流之间距离的问题。该问题在数据密集型监控应用中至关重要，其中输入流生成迅速。这些流需要被即时且准确地处理，以快速确定任何偏离标称行为的情况。我们提出了一种新的度量标准，即 Sketch \star-metric，它允许定义大型数据流的可更新摘要（或草图）之间的距离。Sketch \star-metric 的一个重要特征是，给定整个初始数据流上的度量，Sketch \star-metric 能在草图上保持该度量的公理（如非负性、同一性、对称性、三角不等式，以及-散度的特定性质）。在合成轨迹和真实数据上进行的广泛实验验证了 Sketch \star-metric 的鲁棒性和准确性。
引用
@article{arxiv.1207.6465,
title = {Sketch \star-metric: Comparing Data Streams via Sketching},
author = {Emmanuelle Anceaume and Yann Busnel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.6465},
year = {2012}
}
备注
12 pages, double colonnes