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J-GLOBAL ID：201802233600809436   整理番号：18A0943297

空間テキストデータベースにおけるマルチレベルタグクエリーによる二色逆k最近傍の最大化【JST・京大機械翻訳】

Maximizing bichromatic reverse k nearest neighbor with multi-level tags queries in spatial-textual databases

著者 (6件)： Zhao Chengyuan (Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Wang Yongli (Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Jiang Xiaohui (Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Yuan Chi (Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Li Yanchao (Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Masood Isma (Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIC  ページ： 254-259  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： モバイルスマートデバイスの人気により,位置ベースサービスがより広く使われている。二色逆k最近傍(BRkNN)質問は,空間テキストデータベースドメインにおけるホットスポットになった。本論文では,従来のBRkNN法の概念を拡張し,いくつかの特定シーンにおけるマルチレベルタグを持つオブジェクトを処理し,マルチレベルタグ質問(MaxBRkNN-MLT)による最大化二色逆k最近傍と呼ぶ新しいタイプの質問を提案し,空間テキストデータベースにおけるマルチレベルタグを持つオブジェクトの最適位置を見出した。従来の方法と異なり,MaxBRkNN-MLT質問の結果の数は最大化され,それは空間とテキストの間の大きな分割を横切ることができる。本論文で提案した質問法は広い範囲の応用シーンを有している。例えば,広告産業において,広告は最適な位置を見出すことが期待されるので,与えられたタグを持つadsは最も多くのユーザを引き付けることができる。最後に,実験により,MLT法はベースライン法よりも優れた質問精度と実行効率を有することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *広告
準シソーラス用語： テキスト ,  近傍 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： データベース ,  二色 ,  最大化