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J-GLOBAL ID：202002287996601314   整理番号：20A0854617

重み付き集約逆ランククエリー【JST・京大機械翻訳】

Weighted Aggregate Reverse Rank Queries

著者 (5件)： Dong Yuyang (University of Tsukuba, Japan) ,  Chen Hanxiong (University of Tsukuba, Japan) ,  Yu Jeffrey Xu (The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Furuse Kazutaka (University of Tsukuba, Japan) ,  Kitagawa Hiroyuki (University of Tsukuba, Japan)
資料名： ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems  (ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems)
巻： 4  号： 2  ページ： 1-23  発行年： 2018年 
JST資料番号： W5708A  ISSN： 2374-0353  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： マーケティングにおいて,それらの製品に対する潜在的顧客のマッチング選好を見出すことを助けることは,特に大規模データによる電子商取引分析において不可欠な仕事である。集合逆ランク質問は,他の顧客よりも与えられた製品束を購入する可能性のあるトップk顧客を返すために提案されている。そこでは,各製品のランクの和として定義される集合ランクによりポテンシャルが評価される。この質問は,顧客が製品束における製品を等しく考慮するときだけ,要求を正しく反映する。残念ながら,ほとんどの場合において,多くの場合において,それらが束の特別な部分を評価するので,人々は製品束を購入する。ビデオゲーム企業やケーブルテレビ産業のような製造業者は,最大利益や在庫液化を目的として,より一般的でない製品を持ついくつかの魅力的な製品をバンドル化することも望まれている。不等思考に対する一般的な集合逆ランク質問の必要性により触発されて,著者らは重み付き集合逆ランク質問を提案した。これは,考えられるすべての観点から顧客に対する異なる重みを持つ製品束における要素を扱う。この質問を効率的に解くために,最初に簡単な拡張を試みた。次に,著者らは,重み付き集合逆ランク質問のために境界とフィルタフレームワークを再構築した。理論的に,新しいアプローチが最適限界を見出し,これらの限界に基づく高効率アルゴリズムを開発することを理論的に証明した。理論解析と実験結果は,提案した方法の有効性を実証した。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： 有効性 ,  CATV ,  *生産者 ,  液化 ,  マーケティング ,  再構成 ,  電子商取引 ,  質問処理 ,  アルゴリズム ,  ビデオゲーム ,  データベース
準シソーラス用語： 理論解析 ,  高効率 ,  在庫 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データベース ,  集合逆ランク問合せ ,  質問処理 ,  空間指数

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 集約 ,  クエリー