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J-GLOBAL ID:201602236902963421   整理番号:16A0586829

多次元関係データのためのグループによる演算子類似性【Powered by NICT】

Similarity Group-by Operators for Multi-Dimensional Relational Data
著者 (7件):
資料名:
巻: 28  号:ページ: 510-523  発行年: 2016年 
JST資料番号: T0838A  ISSN: 1041-4347  CODEN: ITKEEH  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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SQL群による演算子は,データ分析スタックにおける大規模データセットを要約し凝集において重要な役割を果たす。等式に基づいており,標準群による演算子であるいくつかの応用において有用であるが,可能にする類似性を意識したグループは,より良い洞察に導くことができることを実世界データ上でのより現実的な見解を提供した。類似SQL”GRUOP-BY”演算子(SGB)は類似していたが,必ずしも同じ値と測定データーのグループ化により標準SQLグループの意味論を拡張した。既存類似性に基づくグループ化演算子は,これらの近似的な意味論を効率的に実現が,主に一次元特性に焦点を当て,多次元属性を処理した。しかし,空間データのような,相関属性を独立に処理し,したがって,多次元空間における群を適切に検出されなかった。この問題を解決するために,多次元データのための二つの新しいSGB演算子を導入した。最初の演算子であるクリーク(または距離にすべて)SGB,群の全ての組は互いにからある距離以内であった。タプルは群で他のタプルからある距離以内であれば第二演算子は距離にSGB,タプルはグループに属している。タプルは複数のグループのメンバシップ基準を満たす可能性があるので,このような場合に対応する三つの異なる意味論を紹介した。(i)タプルを排除し,(ii)一群のタプルを入れ,(iii)このタプルの新しいグループを生成した。新しいSGB演算子とPostgreSQL内部のアルゴリズムを実装し,試験した。これら演算子によって導入されるオーバヘッドは最小であることを証明し,実行時間は標準グループのものに匹敵した。TPC-Hと社会的チェックインデータに基づいて,実験的研究は,提案したアルゴリズムが同じ問題を解決するために開発したベースライン法よりも性能の最大三桁の増倍を達成できることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  データベースシステム 
タイトルに関連する用語 (4件):
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