ストリーム中の頻出アイテム発見に対する<i>O</i>(loglog<i>N</i>) 領域乱択アルゴリズム
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概要
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頻出アイテム発見は与えられたアイテム集合から,ある割合を越える頻度で出現するアイテムを発見する問題である.ユーザが与える閾値 θ∈(0, 1) に対して,データ長Nのストリームから θ・N 回を越える頻度で出現するアイテムを発見する.2003 年に Karp らはこの問題に対して偽陽性を許す O(θ-1logN) ビットの決定性オンラインアルゴリズムと,決定性アルゴリズムによる頻出アイテム発見の下界を示した.本論文ではこの問題の記憶領域に着目し,O(θ-2log2θ-1 + loglogN) ビットの記憶領域で動作する,シンプルな乱択アルゴリズムを提案する.提案手法は他の O(logN) ビットで動作する乱択アルゴリズム,決定性アルゴリズムと比較してメモリのオーバーフローに対して頑健である,
- 2011-11-11
著者
-
山下 雅史
九州大学システム情報科学研究院
-
山下 雅史
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
山下 雅史
九州大学 大学院システム情報科学研究科
-
来嶋 秀治
九州大学
-
山下 雅史
九州大学システム情報科学府
-
緒方 正虎
九州大学システム情報科学府
-
山内 由紀子
九州大学
-
来嶋 秀治
九州大学システム情報科学府
-
山下 雅史
九州大学
-
来嶋 秀治
九州大学システム情報科学研究院情報学部門
-
山内 由紀子
九州大学システム情報科学研究院
-
山内 由紀子
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
緒方 正虎
九州大学
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