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J-GLOBAL ID：201702219076865637   整理番号：17A1726730

ストリーミングデータのための統計的データ整理【Powered by NICT】

Statistical data reduction for streaming data

著者 (4件)： Wu Kesheng (Lawrence Berkeley National Laboratory under Contract No. DEAC02- 05CH11231 with the U.S. Department of Energy) ,  Lee Dongeun (Lawrence Berkeley National Laboratory under Contract No. DEAC02- 05CH11231 with the U.S. Department of Energy) ,  Sim Alex (Lawrence Berkeley National Laboratory under Contract No. DEAC02- 05CH11231 with the U.S. Department of Energy) ,  Choi Jaesik (Lawrence Berkeley National Laboratory under Contract No. DEAC02- 05CH11231 with the U.S. Department of Energy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NYSDS  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 科学シミュレーションと実験からのストリーミングデータの多くは数値から構成され,これらの値は,短期的水平線上での予測不可能な方法で変化した。そのようなデータ値を圧縮するために困難であることが知られているが,ランダム変動の多くは科学応用に必須ではなく,従って有害影響なしに除去することができた。記憶容量の削減の100倍以上がデータストリーム中の顕著な特徴を保持する統計的類似性に基づく圧縮技術を開発した。最もデータブロックは類似の確率分布を持ち,小ブロックから再現できたので,これらの印象的な圧縮比を達成した。本研究の背後にある中心的概念は,統計学では交換可能である。実用的な圧縮アルゴリズムを作成するために,固定サイズブロックを用いた動作と類似性を測定するためのKolmogorov-Smirnov検定の利用を選択した。得られた手法は,辞書ベース圧縮方式と見なすことができた。本論文では,この方法を記述し,二セットの応用のデータ上でその有効性を調べた。再構成されたデータのFourier成分に特別の注意を払い,データのユニークな特徴を保存するに加えて,いくつかのブロック以上を拡張し,期間Fourier成分を保存忠実であることを示した。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： 予測 ,  圧縮比 ,  記憶容量 ,  アルゴリズム ,  *統計データ ,  統計学 ,  確率分布 ,  類似性 ,  シミュレーション ,  再構成
準シソーラス用語： データストリーム ,  *ストリーミングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システムプログラミング一般  (JD03010Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： ストリーミングデータ ,  統計的データ ,  整理