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J-GLOBAL ID：201902239947009861   整理番号：19A0516481

重複アプローチを評価するための多目的メトリックス【JST・京大機械翻訳】

Multi-Objective Metrics to Evaluate Deduplication Approaches

著者 (2件)： Tan Yujuan (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Yan Zhichao (Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 5366-5377  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： データ重複は,空間最適化のためのストレージシステムで広く使われている無損失圧縮技術である。しかしながら,冗長データの除去のために,データの重複はデータ書込み,データ読み取り,およびデータ信頼性に負の影響を持っている。本論文では,データの重複性能を解析し,圧縮比,データ読出し性能,データ書込み性能,およびデータ信頼性を含む複数の性能目標を持つ既存のよく知られた重複手法を評価するために,多重オブジェクトベースの性能評価フレームワークを提案した。提案した多目的フレームワークと得られた評価結果に基づいて,著者らはさらに多目的ベースの最適化手法を提案した。実世界のデータセットにより駆動される広範な実験的評価を行ったが,この方法はデータの読出し/書込み性能とデータの信頼性を改善できるが,圧縮比が小さい場合には改善できることを示した。Copyright 2019 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： 記憶方式 ,  データ読取 ,  圧縮比 ,  *データ書込 ,  信頼性 ,  多重化 ,  最適化手法
準シソーラス用語： 読出し ,  評価枠組み ,  無損失圧縮 ,  *メトリックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 評価 ,  メトリックス