西电新闻网讯（通讯员 靖旭阳）近日，第41届IEEE国际数据工程大会（IEEE International Conference on Data Engineering，简称ICDE 2025）举行。学校网络与信息安全学院闫峥教授（芬兰科学院外籍院士，IEEE Fellow）团队最新研究成果“TardySketch: A Framework for Cardinality Estimation Adaptable to Sliding Windows”被大会收录。

该论文的第一作者为网信院教师靖旭阳，第二作者为闫峥教授的2022级硕士曹清华，通信作者为闫峥教授。

ICDE国际会议是数据库与数据工程领域的国际顶级学术会议之一，为中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议，其收录的论文代表了该领域最前沿的研究成果。此次大会共收到研究长文投稿1517篇，最终录用300篇，录用率约20%。

TardySketch结构

基于滑动窗的基数估计在许多数据分析应用场景中发挥着重要的作用，例如网络异常行为检测、在线交易欺诈监测、供应链库存管理等。然而，现有的基于滑动窗的基数估计方法存在未到期数据提前消除和过度移除数据等问题，尚未得以完美解决。闫峥团队提出的TardySketch成功解决了上述问题，实现了精准高效的滑动基数估计。TardySketch利用双指针位图结构（BP-Bitmap）实现了不依赖时间戳的数据到达序列存储，极大地节约了内存消耗。为防止未到期数据的过早消除，TardySketch利用一种间隙机制来增强BP-Bitmap识别真正过期数据的能力。为确保窗口滑动时正确剔除过期数据，TardySketch利用了一种减速机制来减缓BP-Bitmap中计数器的重置速率，有效防止数据的过度移除。基于真实数据集的实验结果表明，TardySketch在性能表现上显著优于现有方法。

该成果是闫峥团队在数据挖掘领域取得的重要突破，成功解决了基于滑动窗口的基数估计中长期存在的基数骤降问题。这一关键问题的攻克不仅填补了滑动窗基数估计的理论技术空白，更为高效数据流分析系统的实现提供了坚实的理论基础和创新技术支撑。其理论价值和应用潜力受到国际同行的高度评价。此项工作的开展提升了西安电子科技大学在数据流分析领域的学术影响力，同时为后续构建实时数据分析、物联网设备监控系统等实际应用提供了核心技术保障。