12、高效近似数据流重复检测的高级算法

高效近似数据流重复检测的高级算法

1. 引言与动机

随着各领域技术的飞速发展，全球数据量呈爆炸式增长，数据规模突破了PB级。在众多数据密集型应用中，高效管理、索引、检索和处理这些海量数据成为核心研究方向。像电信通话记录、望远镜图像、在线交易、网页、股票市场、气候预警系统、医疗记录等数据源，都对大规模数据的资源和计算效率提出了很高要求。从数十亿条记录的数据集中去除冗余数据，是一个重要的研究领域。

在流式场景下进行“智能压缩”或数据去重，需要实时精确识别和消除无界数据流中的重复项。对于处理能力要求超过1GB/s的实时应用来说，这是一个巨大的挑战。下面通过几个具体的应用场景来说明去重的重要性：
- 电信网络 ：国家电信网络会生成通话数据记录（CDR），但由于操作失误可能产生冗余记录。存储数十亿条CDR时，需要进行重复检测和删除以提高性能。传统的数据库查询或布隆过滤器方法因磁盘访问速度慢，无法满足实时应用的需求，且存储整个数据集需要大量资源。
- 搜索引擎 ：搜索引擎需要定期爬取网页以更新其语料库。在提取新URL后，需要检查该URL是否已存在于语料库中。高误判率（FNR）会导致重复爬取，降低搜索引擎性能；高误报率（FPR）会导致忽略新URL，使语料库过时。因此，需要在FPR和FNR之间取得平衡。
- 广告欺诈检测 ：在网络广告领域，为了获利，发布者可能会伪造点击量。检测相同的用户ID或点击生成IP可以减少欺诈行为。但传统的数据库访问或档案查询方法计算成本高、耗时，简单的字符串匹配算法也无法满足实时去重的需求。

大多数重复检测方法使用布隆过滤器结构