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J-GLOBAL ID：202002244284932850   整理番号：20A1508022

分散データベース問合せ最適化のためのDDQO【JST・京大機械翻訳】

DDQO An Algorithm for Distributed Database Query Optimization

著者 (3件)： Dong Liang (Future Network Innovation Center, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Chu AnKang (Future Network Innovation Center, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Liu Fengkui (China Electric Power Research Institute, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBDC 2019  ページ： 1-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： 現代の情報技術の連続的発展によって,科学的および技術的文献データの利用は増加し,その中で,半構造化データは大きな割合を占め,そして,それは大量のおよび広範囲な成長の特性を有した。したがって,分散データベースは広く応用されている。同時に,分散データベースのための最適化アルゴリズムは,研究ホットスポットになった。しかし,問題を解決するために最適化アルゴリズムを使用するとき,研究者は最適化アルゴリズムの限界を完全に解決しなかった。分散データベースの検索速度を改善するために,本論文は,アリコロニーアルゴリズムのグローバル最適化能力およびシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムの局所最適化能力と結合して,DDQOアルゴリズムを提案した。同時に,本論文はDDQOアルゴリズムに関する制御実験を実行した。実験結果は,DDQOアルゴリズムがアリコロニーアルゴリズムとシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムより優れていることを示して,それは24%によって分散データベースの質問速度を増やした。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化手法 ,  ホットスポット ,  情報技術 ,  *分散データベース
準シソーラス用語： アントアルゴリズム ,  シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム ,  ローカル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分散データベース ,  アリコロニーアルゴリズム ,  高速検索 ,  シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 分散データベース ,  問合せ最適化