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J-GLOBAL ID：201802265880667367   整理番号：18A0339577

不確実なデータベース上でのスカイライン星の選択:意味論と証拠理論による精製法【Powered by NICT】

Selecting skyline stars over uncertain databases: Semantics and refining methods in the evidence theory setting

著者 (7件)： Elmi Sayda (LIAS, ENSMA, France) ,  Elmi Sayda (University of Tunis, ISG, LARODEC, Tunisia) ,  Bach Tobji Mohamed Anis (University of Tunis, ISG, LARODEC, Tunisia) ,  Bach Tobji Mohamed Anis (University of Manouba, ESEN, Tunisia) ,  Hadjali Allel (LIAS, ENSMA, France) ,  Ben Yaghlane Boutheina (University of Tunis, ISG, LARODEC, Tunisia) ,  Ben Yaghlane Boutheina (IHEC Carthage, University of Carthage, Tunisia)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 57  ページ： 88-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 近年,不確実データ上でのスカイライン計算に多く注目を集めている。本論文では,不確実性は証拠理論(a.k.a.,信念関数理論)によりモデル化した不確実なデータベース上で高度スカイライン分析を実施する方法を研究した。は特に重要な問題,すなわち証拠データ上でのスカイライン星(SKY~2と記す)に取り組んでいる。この種スカイラインのが最良証拠スカイラインオブジェクト(または星)を検索することを目的とした。SKY~2を計算するために開発した効率的なアルゴリズム。包括的な実験を行い,巨大なスカイラインをかなりという著者らの提案した方法の効率と有効性を実証した。添加では,実施した実験により,提案アルゴリズムは,CPUとメモリコストの点で基本的スカイラインアルゴリズムの性能を著しく上回ることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *データベース ,  *不確実性 ,  モデリング ,  *意味論
準シソーラス用語： 信念関数 ,  *証拠理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： スカイラインクエリー ,  Pareto支配 ,  スカイライン星 ,  証拠データベース ,  証拠理論

分類 (4件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： データベース ,  スカイライン ,  意味論 ,  証拠理論 ,  精製