文献

J-GLOBAL ID：201702277491829659   整理番号：17A0274630

ヒストグラム質問を介したスパースデータの抽出【Powered by NICT】

Extracting sparse data via histogram queries

著者 (3件)： Wang I-Hsiang (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Huang Shao-Lun (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Lee Kuan-Yun (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Allerton  ページ： 39-45  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒストグラム質問を介したスパースデータセットを抽出する手法を提案する。データセットは,項目の集合であると,各項目についてデータを持っている。は関心のあるデータを持つ項目の少数である場合データセットは,スパースと呼ばれている。質問計算量の基本的限界は,nデータセットおよびk<nスパース性レベルのサイズであることを示した。使用した逆部分,すなわち,問合せ複雑さの下限を確立することである計数議論。達成可能部分として,著者らは無作為化質問法,各質問における質問サブセットに含まれる項目は一様に無作為に選択したを解析した。高確率でランダムに設計された質問法は,所望のデータを回復する厳密にことを示した。さらに,質問計算量方程式セットまばらなデータを抽出し,基本的限界を達成するlog K因子内で適応決定論的アルゴリズムを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算量 ,  部分集合 ,  アルゴリズム ,  *ヒストグラム
準シソーラス用語： 決定論 ,  計数 ,  複雑性 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  生態学一般  (EE01010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： ヒストグラム ,  質問