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J-GLOBAL ID：201702269241092711   整理番号：17A1525803

実時間データと歴史的クエリーの分布に基づく時空間索引の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

New spatio-temporal index method based on real-time data and query log distribution

著者 (2件)： Meng Xuechao (福州大学数学与計算机科学学院,福州,350108) ,  Ye Shaozhen (福州大学数学与計算机科学学院,福州350108;福建省医療器械与医薬技術重点実験室,福州350002)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 3  ページ： 860-865  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 大データ時代において、データは体量が大きく、時空の複雑性が明らかで、リアルタイム性に対する要求が高いなどの特徴があるが、伝統的な木構造に基づく大規模時空間データに対して索引を行う方法は記憶空間の浪費と検索効率が低い問題がある。この問題を解決するために,本論文はデータと歴史的質問記録の分布に基づく新しい方法を提案して,時空間索引を構築するための新しい方法を提案した。このアルゴリズムは,空間におけるデータの分布に従い,空間分割の考え方によりインデックスグリッドを構築する。他方では,時間の連続性を考慮して,質問記録のオブジェクトをクラスタ化して,質問の代表的なモデルを抽象化して,次に,モデルの座標位置とその質問粒度に従って,全体の質問領域を分割した。2つの部分で得られた索引メッシュは,全て,Geohash符号化を用いて,最終的に,最適な索引符号化を得て,データの分布を考慮して,ユーザの質問行動を十分に考慮して,頻繁な質問領域のインデックスをより細かくした。実際の航空データセットに関する比較試験の結果は,索引作成の効率が50%改善されることを示した。一方,データの一様分布の場合には,ホットスポット領域の検索効率は75%以上改善されることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検索効率 ,  クラスタ化 ,  比較試験 ,  アルゴリズム ,  粒度 ,  木構造 ,  符号化 ,  ホットスポット ,  連続性
準シソーラス用語： 一様分布 ,  空間分割 ,  時空間データ ,  *実時間 ,  複雑性 ,  *クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spatio-temporal index ,  big data ,  GeoHash encoding ,  density clustering ,  hotspot region query

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 実時間データ ,  歴史 ,  クエリー ,  分布 ,  時空間 ,  索引