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J-GLOBAL ID：201802239633279942   整理番号：18A1210993

不確実なデータストリームに関する確率的逆最近傍【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic reverse nearest neighbors on uncertain data streams

著者 (3件)： Feng Lin-Ru (Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan) ,  Liu Chuan-Ming (Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan) ,  Lai Chuan-Chi (Department of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan 300)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISNE  ページ： 1-4  発行年： 2018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： これらの日に,IoT,Bigデータ,およびクラウドコンピューティングの多くの応用が提案され,議論されている。これらの応用における共通の重要課題の一つはデータ処理である。現在考えられているデータは,速度,真実性,および体積の特性を持っている。不確実なデータストリームはこれらの特性を同時に持っている。逆最近傍(RNN)質問は,最も近いオブジェクトとして質問を持つオブジェクトを発見し,多くのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。そこで本論文では,不確実なデータストリーム上の確率的RNN(PRNN)質問を研究した。不確実性のために,更新のための計算オーバーヘッドははるかに高くなり,計算コストを低減する方法は挑戦的になる。時間に関して不確実なデータストリーム上で効率的なPRNN質問プロセスを提供した。著者らの方法は,無関係なデータオブジェクトを効果的に取り除くことができて,更なる更新のために可能なものだけを保つことができて,このように,時間を節約することができた。提案した方法を広範なシミュレーション実験により検証した。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： *不確実性 ,  シミュレーション ,  応用プログラム ,  データ処理
準シソーラス用語： 計算コスト ,  オーバヘッド ,  クラウドコンピューティング ,  モノのインターネット ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

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 (2件)： データストリーム ,  確率