Estruturas de Dados Probabilísticas Aplicadas à Representação Implícita de Grafos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lopes, Juan Pedro Alves
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Texto Completo: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7720
Resumo: This thesis comprises two major contributions. It summarizes the literature about four important probabilistic data structures: Bloom filters, Count-Min sketch, MinHash, and HyperLogLog, discussing their definition, variants, error bounds, and practical applications, while providing new experimental data about them. Also, it discusses the application of probabilistic data structures to the graph representation problem. Two new probabilistic representations are introduced here: one that uses Bloom filters and can represent general graphs with the same complexity as the adjacency matrix (but outperforms it for sparse graphs), the other that uses MinHash and can represent trees with lower complexity than the optimal deterministic implicit representation
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