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J-GLOBAL ID：202002264943981484   整理番号：20A2615211

Skia:ビッグ空間テキストデータのためのスケーラブルで効率的なインメモリ解析【JST・京大機械翻訳】

Skia: Scalable and Efficient In-Memory Analytics for Big Spatial-Textual Data

著者 (6件)： Xu Yang (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yao Bin (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wang Zhi-Jie (Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing, School of Data and Computer Science, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, Guangdong, China) ,  Gao Xiaofeng (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xie Jiong (Spatio-Temporal Cloud Computing Team, Alibaba Cloud, Beijing, China) ,  Guo Minyi (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 32  号： 12  ページ： 2467-2480  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  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： 近年,空間キーワードクエリは,位置ベースサービスの高速開発により多くの注目を集めている。しかし,現在の空間キー語技術はディスクベースであり,高スループットと低応答時間の要求を満たすことができない。サージデータサイズにより,人々は,低待ち時間を達成するために,分散メモリ内環境におけるデータを処理する傾向がある。本論文では,空間テキスト解析に対するスケーラブルなバックエンドを提供するために,分散解,すなわち,Skia(Spaital-Keywor In-メモリ Analysis)を提示した。Skiaは,大きな空間テキストデータのための2レベルインデックスフレームワークを導入する。(1)効率的でスケーラブルなグローバルインデックスは,小さな空間予算を達成しながら,候補を分割する。および(2)4つの新規局所インデックス,それは,さらに,正確で近似的な空間キー語クエリのための低待ち時間サービスをサポートする。Skiaは,従来のSQLプログラミングインタフェイスを通して,一般的空間キーワードクエリをサポートすることができた。大規模実データセットで行った実験は,提案した指数と分散解の有望な性能を示した。Copyright 2020 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： 円板 ,  *記憶装置 ,  近似法 ,  待ち時間 ,  応答時間 ,  分散メモリ
準シソーラス用語： バックエンド ,  ハイスループット ,  クエリー ,  プログラミングインタフェイス ,  *テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： テキストデータ ,  解析