基于遺忘特性的數(shù)據(jù)流概要結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告

基于遺忘特性的數(shù)據(jù)流概要結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景數(shù)據(jù)流是指在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中以不間斷的方式產(chǎn)生的一系列數(shù)據(jù)流，因具有實(shí)時(shí)性、海量性、高速性等特點(diǎn)而在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。大量數(shù)據(jù)流的處理需要高效的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。概要結(jié)構(gòu)是一種用于快速查詢(xún)大數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)流領(lǐng)域中也有著廣泛的應(yīng)用。但由于數(shù)據(jù)流的特殊性，傳統(tǒng)的概要結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)流領(lǐng)域的應(yīng)用仍存在很大的優(yōu)化空間。目前，已有一些研究基于遺忘特性的概要結(jié)構(gòu)，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)流不斷變化的特點(diǎn)。其主要思想是通過(guò)將早期的數(shù)據(jù)遺忘，僅保留部分重要信息來(lái)維護(hù)數(shù)據(jù)流的信息。同時(shí)，還有一些研究將基于遺忘的概要結(jié)構(gòu)應(yīng)用于數(shù)據(jù)流分類(lèi)、頻率統(tǒng)計(jì)等問(wèn)題中，取得了不錯(cuò)的效果。二、選題意義在數(shù)據(jù)流領(lǐng)域，如何快速、準(zhǔn)確地處理大量數(shù)據(jù)流是一個(gè)重要課題，也是許多實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵。基于遺忘特性的概要結(jié)構(gòu)可以在保證數(shù)據(jù)流統(tǒng)計(jì)信息的同時(shí)，有效縮減數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和查詢(xún)時(shí)間，具有重要的研究和應(yīng)用前景。三、研究?jī)?nèi)容和方法本文擬研究基于遺忘特性的數(shù)據(jù)流概要結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用，包括以下內(nèi)容：1.綜述目前基于遺忘特性的數(shù)據(jù)流概要結(jié)構(gòu)相關(guān)研究進(jìn)展；2.提出一種基于遺忘的概要結(jié)構(gòu)，并分析其遺忘特性、存儲(chǔ)空間復(fù)雜度、時(shí)間復(fù)雜度等性質(zhì)；3.在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討該概要結(jié)構(gòu)的優(yōu)化策略，如遺忘函數(shù)設(shè)計(jì)、增量式更新等；4.將該概要結(jié)構(gòu)應(yīng)用于數(shù)據(jù)流分類(lèi)、頻率統(tǒng)計(jì)等問(wèn)題中，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本研究的方法主要包括文獻(xiàn)調(diào)研、理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在文獻(xiàn)調(diào)研中，將對(duì)相關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理和總結(jié)；在理論分析中，將對(duì)提出的概要結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和性能分析；在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中，將基于公開(kāi)數(shù)據(jù)集建立實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，評(píng)估所提出的算法的性能和有效性。四、預(yù)期成果本研究旨在提出一種基于遺忘特性的數(shù)據(jù)流概要結(jié)構(gòu)，并將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)流分類(lèi)、頻率統(tǒng)計(jì)等問(wèn)題中，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化存儲(chǔ)空間和查詢(xún)時(shí)間。預(yù)期的成果如下：1.提出一種具有創(chuàng)新性的基于遺忘的數(shù)據(jù)流概要結(jié)構(gòu)，并分析其性質(zhì)和優(yōu)缺點(diǎn)；2.探討該概要結(jié)構(gòu)的優(yōu)化策略和實(shí)現(xiàn)方法；3.實(shí)現(xiàn)該概要結(jié)構(gòu)，并將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)流分類(lèi)、頻率統(tǒng)計(jì)等問(wèn)題中；4.對(duì)所提出的概要結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與其他算法進(jìn)行比較，驗(yàn)證其性能和有效性。五、進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：第一年：文獻(xiàn)調(diào)研、研究基于遺忘的數(shù)據(jù)流概要結(jié)構(gòu)并進(jìn)行數(shù)學(xué)分析；第二年：完善算法細(xì)節(jié)，探討優(yōu)化策略和實(shí)現(xiàn)方法，進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)；第三年：完善實(shí)驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)行對(duì)比分析和性能優(yōu)化，撰寫(xiě)論文并進(jìn)行答辯。六、參考文獻(xiàn)1.CormodeG,MuthukrishnanS.Animproveddatastreamsummary:thecount-minsketchanditsapplications[J].Journalofalgorithms,2005,55(1):58-75.2.MetwallyA,AgrawalD,ElAbbadiA.Efficientcomputationoffrequentandtop-kelementsindatastreams[C]//ACMSIGMODRecord.ACM,2005,34(3):28-33.3.ZhangK,FengJ.Exploitinghistoricaldataforapproximationqueryansweringoverstreamingdata[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2012,5(12):1826-1837.4.LiJ,LiM,HadjieleftheriouM,etal.OnSynopsesforDistinct-ValueEstimationunderMultisetOperations[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2017,11(2):130-142.5.LiuL,HanJ,FengJ.What-ifscenarioanalysisoverstreamingdata:interactivediag