摘要
本論文針對「找尋Top-k 頻繁項目問題」之Misra-Gries 演算法提出一套改良演算法，並將其命名為「Sliding Window Misra-Gries 演算法」，簡稱「WMG」。在環境假設記憶體空間不足的條件下，本論文提出的WMG 演算法相較於原始Misra-Gries 演算法只額外增加一個記憶體空間的使用，在處理偏度為0.4且遵守Zipf 規則產生的測試資料時，正確率從原本的32%提高為80%。此外，本論文以理論分析定義WMG 的誤差界限，實驗結果顯示，本論文所提之WMG 演算法的正確找尋正確率可達90%以上。
延伸閱讀
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