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J-GLOBAL ID：202002254593248683   整理番号：20A2774309

大量イベントストリームのための分解と併合共有に基づく多重パターン複合イベント検出方式【JST・京大機械翻訳】

A multiple pattern complex event detection scheme based on decomposition and merge sharing for massive event streams

著者 (8件)： Wang Jianhua (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou, China) ,  Wang Jianhua (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Wang Jianhua (National Center for International Collaboration Research on Precision Agricultural Aviation, Guangzhou, China) ,  Ji Bang (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou, China) ,  Lin Feng (National Center for International Collaboration Research on Precision Agricultural Aviation, Guangzhou, China) ,  Lu Shilei (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou, China) ,  Lan Yubin (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou, China) ,  Cheng Lianglun (College of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China)
資料名： International Journal of Distributed Sensor Networks  (International Journal of Distributed Sensor Networks)
巻： 16  号： 10  ページ： 1550147720961336  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5250A  ISSN： 1550-1477  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： 大規模なイベントストリームからの複数の複雑なイベントに対する関連する原始事象を迅速に検出することは,既存の複雑なイベント検出方法のそれらの単一パターン特性のために,通常,大きな課題に直面している。問題を解決するために,分解と併合共有に基づく多重パターン複合事象検出方式をこの論文で提案する。本論文の成果は,大規模なイベントストリームから複数の複雑なイベントのための高効率検出を実現するために,分解と併合共有技術をうまく利用することにある。特に,著者らの方式において,著者らは最初に分解共有技術を用いてパターン表現を複数のサブ表現に分解して,それはサブ表現のために多くの共有機会を提供することができる。次に,上記の分解結果に基づいて,すべての同じプレフィックス,サフィックスまたはサブパターンを共有することによって,多重パターン複合イベントを構築するために,併合共有技術を使用した。結果として,本論文で提案した検出方法は,上記の問題を効果的に解決することができた。実験結果は,本論文における提案した検出法が,全体として,多重パターン複合事象検出における検出モデルと検出アルゴリズムにおいて,いくつかの一般的検出方法より優れていることを示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多重化 ,  検出法
準シソーラス用語： 高効率 ,  *イベント検出 ,  プレフィックス ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 複雑な事象検出 ,  多重パターン ,  分解共有 ,  マージシェアリング ,  大量イベントストリーム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： イベント ,  ストリーム ,  分解 ,  併合 ,  共有 ,  多重 ,  イベント検出