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J-GLOBAL ID：201702263721179886   整理番号：17A0066204

不確実性の下での近似スカイラインクエリ処理アルゴリズムを提案する。【JST・京大機械翻訳】

Approximate Skyline Query Processing Algorithms over Uncertain Contexts

著者 (3件)： Wang Yongge (College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Zheng Jiping (College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, State Key Laboratory for Novel Software Technology) ,  Wang Haixiang (College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 4  ページ： 670-675  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年,スカイラインクエリは不確実なデータ問合せの研究において重要な役割を果たす。スカイライン問合せ結果は通常ユーザの選好に関連するが、ユーザーの好みは常に現在の場境の影響を受け、しかも現実のには常に感知装置に由来し、不確定性がある。本論文では,最初に,決定の選好可能世界の意味論的モデリングのための発見的アルゴリズムと,MONTE CARLOに基づく近似的スカイラインクエリアルゴリズムを提案した。まず第一に,不確かな世界の意味論的モデルを用いて,不確実性の下での選好性をモデル化し,不確実性の下でのスカイラインクエリの意味論を提案する。第二に,不確実性の下で選択される可能性のある世界的用例があまりに大きいので,正確なスカイラインアルゴリズムESAは#P問題であり,LHSAとC&Tの2つの発見的スカイラインアルゴリズムを提案して,それは最終的結果の可能性のある世界的用例を枝。さらに,ユーザの指定精度を保証するために,2つのMONTE CARLO近似アルゴリズムを提案した。2段階MONTE CARLO近似アルゴリズムPMAと改良二段階MONTE CARLO近似アルゴリズムアルゴリズム;最後に,5つのアルゴリズムを比較することによって,LHSAととは,多くの可能性のある世界的事例を枝刈りすることができ,同時に,PMAとMPMAは発見的アルゴリズムより効果的であり,MPMAアルゴリズムはPMAアルゴリズムよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *近似法 ,  検出器 ,  嗜好性 ,  *アルゴリズム ,  意味論 ,  モデリング ,  *不確実性
準シソーラス用語： 近似アルゴリズム ,  用例 ,  発見的アルゴリズム ,  *スカイラインクエリ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Skyline probability ,  uncertain contexts ,  quantitative preferences ,  possible world semantics ,  Monte Carlo approximation

分類 (1件)： 水質汚濁一般  (SB02010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  近似 ,  スカイラインクエリ ,  アルゴリズム ,  提案