Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1942/19372
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorVAN DEN BUSSCHE, Jan-
dc.contributor.authorBroeckx, Jana-
dc.date.accessioned2015-09-29T08:47:29Z-
dc.date.available2015-09-29T08:47:29Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1942/19372-
dc.description.abstractEen thesis waarin we bestuderen hoe we het aantal unieke items in een stream efficiënt kunnen tellen. We bekijken eerst voorkennis in verband met hashing, streaming en kanstheorie. Daarna gaan we over op het bestuderen van makkelijkere algoritmes die bv. frequenties in een stream schatten. Zodra we genoeg basiskennis hebben verworven, gaan we over de complexere distinct-count algoritmes. Uiteindelijk implementeren we twee van de distinct count algoritmes die we gebruiken om empirisch te kunnen evalueren gegeven een dataset van het bedrijf Selligent.-
dc.format.mimetypeApplication/pdf-
dc.languagenl-
dc.publishertUL-
dc.titleBig Data Counting : Hoe kunnen we een zeer groot aantal distincte objecten efficiënt tellen?-
dc.typeTheses and Dissertations-
local.bibliographicCitation.jcatT2-
dc.description.notesmaster in de informatica-databases-
local.type.specifiedMaster thesis-
item.fullcitationBroeckx, Jana (2015) Big Data Counting : Hoe kunnen we een zeer groot aantal distincte objecten efficiënt tellen?.-
item.accessRightsOpen Access-
item.fulltextWith Fulltext-
item.contributorBroeckx, Jana-
Appears in Collections:Master theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10296582014197.pdf3.84 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.