이 논문은 슬라이딩 윈도우를 사용하는 스트림 데이터에서 모든 조인 연산의 상태를 저장하기에 메모리가 충분하지 않을 경우에, 연속적인 슬라이딩 윈도우 조인 연산의 근사치 답을 구하는 문제에 대한 연구이다. 근사치를 구하는 두 가지 방법으로는 최대 부분집합으로 근사치를 구하는 방법과 조인 결과에서 임의의 결과를 택하는 방법이 있다. 전자는 잃어버리는 튜플의 수를 최소화 하고, 후자는 조인의 결과가 집계로 나타날 때 사용된다. 이 논문에서는 임의의 입력 데이터에 슬라이딩 윈도우가 사용되는 경우 두 가지 방법으로 얻는 근사치 모두 효율적이지 못함을 보여준다. 기존의 최대 부분집합에 의해 근사치를 구하는 모델에서는 빈도-기반 모델을 사용하였는데. 샘플링이 문제가 되었다. 오히려 스트림 도착한 이후의 연령-기반 모델이 많은 응용분야에서 더 적절하게 사용 될 수 있음을 보여주고 있다. 이 논문에서는 최대 부분 집합과 임의의 결과라는 두 가지 근사치 측정법을 분석, 그 효율성을 비교하여 보여 준다. 또한, 메모리가 제한 되어있는 환경에서 다중 조인 연산이 수행 될 경우에, 어떤 경우에도 근사치 측정을 최적화할 수 있도록, 조인 연산 전체에 필요한 메모리를 적절하게 할당하는 알고리즘의 효율성을 분석한다.
본 논문은 슬라이딩 윈도우를 사용하는 스트림 데이터에서 모든 조인 연산의 상태를 저장하기에 메모리가 충분하지 않을 경우에, 연속적인 슬라이딩 윈도우 조인 연산의 근사치 답을 구하는 문제에 관한 연구이다.