基数估计算法参数的分析与优化

发布时间：2018-05-03 01:07

  本文选题：基数估计 + Hash函数　； 参考：《计算机科学》2017年02期

【摘要】：基数估计算法(Cardinality Estimation Algorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。算法中的Hash函数和相关参数的设置是影响算法性能的两个关键因素。针对这两个问题展开研究,提出了一种基数估计的优化算法,它可以根据数据规模和数据类型动态调整Hash函数和分桶参数,以提高算法的精度和稳定性。实验结果表明,改进的基数估计算法在经过训练之后,相比传统估计算法,其估计精度和稳定性均有所提高。
[Abstract]:Cardinality Estimation algorithm is an algorithm based on probability and statistics theory to estimate the cardinality of non-repeated elements in a given data set. The setting of Hash function and related parameters are two key factors that affect the performance of the algorithm. In order to improve the accuracy and stability of the algorithm, an optimization algorithm for cardinality estimation is proposed, which can dynamically adjust the Hash function and bucket parameters according to the data size and data type. The experimental results show that the improved radix estimation algorithm is more accurate and stable than the traditional estimation algorithm after training.
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;西南民族大学计算机科学与技术学院;
【基金】：2015年度广东省高等教育教学改革项目:基于敏捷开发的软件项目实践课程迭代式教学模式设计与实践 广东省水利科技创新项目成果(2014-16) 国家自然科学基金项目(61379019) 四川省科技计划项目(2015JY002)资助
【分类号】：O212.1

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本文编号：1836278