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J-GLOBAL ID：201702218766714593   整理番号：17A0066168

MAPREDUCEフレームワークにおける2つの集合間のK最近傍探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Algorithm for k-Closest Pair Query Based on Two Sets on MapReduce Framework

著者 (2件)： Peng Dunlu (Schoolof Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and technology) ,  Jiang Xiaoliang (Schoolof Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and technology)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 3  ページ： 483-487  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： 本論文では,大規模データセットにおけるK最近傍クエリのために,MAPREDUCEフレームワークにおけるR*-TREE索引に基づく質問処理技術を提案した。まず第一に,R*-TREE索引を構築するために,MAPREDUCEフレームワークに基づく方式を提案する。インデックスを構築する過程において,サンプリング法を用いて空間分割関数を迅速に決定し,データオブジェクトを各区画に均一に分割することを保証した。構築したR*-TREE索引において、K最最ものクエリ処理を完成した。クエリ実行のプロセスにおいて,著者らは,MBRの規則に基づく非相関オブジェクトのフィルタリングを導入して,それによって,計算量を大いに減少して,クエリ効率を改善した。実験結果は,提案したアルゴリズムが計算効率と拡張性の良い性能を持ち,大規模データのK最近傍のクエリ要求を満たすことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  フィルタリング ,  *質問処理 ,  計算量
準シソーラス用語： 大規模データ ,  計算効率 ,  非相関 ,  空間分割 ,  クエリー ,  大規模データセット ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MapReduce ,  k-CPQ ,  R* -tree ,  spatial query

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： MapReduce ,  フレームワーク ,  集合 ,  近傍探索 ,  アルゴリズム