편향분포 데이터를 위한 카운팅 벡터몫 필터 설계Designing counting vector quotient filter for skewed data
필터는 주어진 집합 내에 원소의 존재 유무를 확률적으로 나타내는 자료구조이다. 필터는 모든 원소를 저장하는 것에 비해 적은 공간을 사용하기에 메모리 내에 상주하며 불필요한 입출력을 줄인다. 제안된 대표적인 필터들인 블룸 필터, 몫 필터, 벡터 몫 필터 등은 불균형 분포의 데이터셋에 대해서는 메모리 오버헤드가 발생한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 불균형 분포의 데이터셋에서 벡터 몫 필터의 문제점을 분석하고 카운팅 기법과 필터 크기 조절 알고리즘을 도입함으로써 이를 해결한다. 불균형 분포의 데이터셋에 대해서 카운팅 필터들간의 초당 연산량을 비교하여 삽입, 검색, 삭제 연산에서 모두 높은 성능을 보임을 확인한다.
- Advisors
- Won, Youjipresearcher
- Description
- 한국과학기술원 :전기및전자공학부,
- Publisher
- 한국과학기술원
- Issue Date
- 2024
- Identifier
- 325007
- Language
- kor
- Description
학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2024.2,[iv, 54 p. :]
- Keywords
Probabilistic data structure▼aFrequency estimation▼aSpace efficiency▼aSkewed dataset; 확률형 자료구조▼a빈도 추정▼a공간 효율성▼a편향 분포 데이터셋
- Appears in Collection
- EE-Theses_Master(석사논문)
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