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J-GLOBAL ID：201702238422181378   整理番号：17A1551301

モノ展開の大規模インターネットにおける近似濃度推定(ACE)【Powered by NICT】

Approximate Cardinality Estimation (ACE) in large-scale Internet of Things deployments

著者 (8件)： Cao Qing (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, USA) ,  Feng Yunhe (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, USA) ,  Lu Zheng (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, USA) ,  Qi Hairong (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, USA) ,  Tolbert Leon M. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, USA) ,  Wan Lipeng (Oak Ridge National Lab, USA) ,  Wang Zhibo (Department of Computer Science, Wuhan University, China) ,  Zhou Wenjun (Department of Statistics, Operations and Management Science, University of Tennessee, USA)
資料名： Ad Hoc Networks  (Ad Hoc Networks)
巻： 66  ページ： 52-63  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3325A  ISSN： 1570-8705  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： IoT(モノのインターネット)展開はますます多数,通常埋込みセンサ,計算ユニット,アクチュエータで構成される多くの多様な応用に用いられている。IoTアプリケーションの一つの中心的問題は,しばしば特定の要求,またはフィルタによるノードの数を問合せする必要があることである。例えば,ユーザが現在活発にセンシングデータ,しきい値以上のデータを持つノードの数を質問したいかもしれない。従来の方法は,典型的には,各アクティブノードは,それらの状態を報告する必要と,少なくともネットワークサイズに比例することを全通信オーバーヘッドをもたらした。本論文では,効率よく処理できる実装方法確率的方法を調べることにより展開サイズ推定の問題を研究し,所望の信頼区間の範囲内で近似的推定を得るために試みた。著者らの方法は著者らのアプローチは,統計学ではよく知られた誕生日パラドックスに基づいているが,サンプリングのような,他の確率的方法とは異なっていた。,提案手法では,組合せまたは既存の方法を向上させるために使用できることを種々の溶液を提供した。オーバーヘッドは従来の方法よりもかなり低いことを広範なシミュレーションにより,通常の大きさの順を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタ ,  統計学 ,  センサ ,  *インターネット ,  逆理 ,  アクチュエータ ,  *近似法 ,  応用プログラム ,  信頼区間
準シソーラス用語： 確率的方法 ,  通信オーバーヘッド ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 濃度 ,  推定 ,  質問

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 展開 ,  大規模 ,  インターネット ,  近似 ,  推定 ,  ACE