왜곡된 안정적 투영으로 데이터 스트림 순간 추정 혁신

본 논문은 데이터 스트림에서 0 < α ≤ 2 인 빈도 모멘트를 추정하기 위해 완전 왜곡(β = 1) 안정적 랜덤 투영을 제안한다. 기존의 대칭 안정적 투영보다 α가 1에 가까울 때 샘플 복잡도가 크게 감소하며, 특히 α = 1 ± Δ(Δ → 0) 상황에서 “무한히” 효율적인 추정이 가능하다. 기하 평균, 조화 평균, 최대우도, 최적 파워 등 네 종류의 추정기를 설계하고 각각의 편향·분산·꼬리 bound를 분석한다.

저자: Ping Li