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J-GLOBAL ID：202002262313705207   整理番号：20A2638178

位置を意識したPub/Subのための分散空間キーワードkNNモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Distributed Spatial-Keyword kNN Monitoring for Location-aware Pub/Sub

著者 (4件)： Tsuruoka Shohei (Osaka University) ,  Amagata Daichi (Osaka University) ,  Nishio Shunya (Osaka University) ,  Hara Takahiro (Osaka University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGSPATIAL ’20  ページ： 111-114  発行年： 2020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： 最近のアプリケーションは,出版者や加入者が容易に顧客や加入者の注目を受け取ることができるように,出版/加入(Pub/Sub)システムを採用し,出版者によって生成された有用な情報をモニタできる。スマートデバイスとソーシャルネットワーキングサービスの普及により,空間とキーワード情報の両方を含む多数のオブジェクトが連続的に生成され,加入者の数も増加し続けている。これは,Pub/Subシステムへの挑戦を提起する:それらはリアルタイムで各加入者のために大量の物体から有用な情報を連続的に抽出する必要がある。本論文では,多数の記述のための空間キーワードデータストリームに関するk最近傍監視の問題に取り組んだ。大規模物体と記述にうまくスケールするために,分散解を提案した。m労働者を与えられた場合,各労働者が負荷分散を維持するため,各労働者がほとんど同じkNN更新コストを持つように,コストモデルに基づいてm解体部分集合に一連の記述を分割する。各記述のkNNを更新する任意のアプローチを可能にし,適切なメモリ内指数で,著者らの解は,与えられた新しいオブジェクトに対して無関係な記述を剪定することによって更新効率を加速することができる。実データセット上で実験を行い,その結果,解の効率とスケーラビリティを実証した。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： 記憶装置 ,  *キーワード ,  労働者 ,  応用プログラム ,  負荷分散
準シソーラス用語： コストモデル ,  実時間 ,  クエリー ,  ソーシャルネットワーキングサービス ,  スマートデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： kNNクエリ ,  位置を意識したPub/Sub

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意識 ,  キーワード ,  KNN ,  モニタリング