Estruturas de Dados Probabilísticas para Representação de Conjuntos - Lopes, Juan P. A.; Pinto, Paulo E. D.; Oliveira, Fabiano de S. (Anais do Encontro de Teoria da Computação (ETC); 2016: Anais do I Encontro de Teoria da Computação, 2016)
Este artigo descreve os aspectos mais importantes das estruturas de dados probabilísticas Filtro de Bloom, Count-Min Sketch, MinHash e Hyper-LogLog, que permitem, através do uso de funções de hash, estimar algumas propriedades sobre conjuntos e multiconjuntos sem a necessidade de mantê-los em memória. Todas as estruturas apresentadas neste artigo são construídas através de algoritmos online facilmente paralelizáveis, o que as torna especialmente importantes no cenário de grandes volumes de dados onde uma resposta aproximada é aceitável.