問題: オブジェクトの推定寿命 (たとえば、次に書き込まれる時間) または対応する PDF を見つけます。これは更新プロセスと呼ばれます。
制約: すべての単一オブジェクトのメタデータを追跡することは実行不可能です
前提: 少量のオブジェクトの予測の不正確さは許容されますが、オブジェクトの人気が高まるにつれて不正確さは減少するはずです
おそらくスケッチデータ構造（ブルームフィルター、カウント最小スケッチなど）またはサンプリングの形式（指数バイアス貯水池サンプリングなど）を使用して、これらの予測をどのように達成できるかについてのアイデアはありますか? 特定の確率過程 (ポアソン過程など) を想定すると、問題の解決が容易になりますか?
この問題の分かりやすい例は次のようなものです:ユーザーが次にいつあなたのサイトにアクセスするか、または何かをクリックするかを推定しますが、すべてのユーザーの履歴を追跡することはできません。