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J-GLOBAL ID：202102294190186173   整理番号：21A1300496

モバイルエッジクラウドにおけるビッグデータ解析のための年齢を意識したクエリー評価【JST・京大機械翻訳】

Age-Aware Query Evaluation for Big Data Analytics in Mobile Edge Clouds

著者 (4件)： Xia Qiufen (Dalian University of Technology,International School of Information Science and Engineering,Dalian,China,116621) ,  Ren Wenhao (Dalian University of Technology,International School of Information Science and Engineering,Dalian,China,116621) ,  Li Mingchu (Dalian University of Technology,School of Software,Dalian,China,116621) ,  Ren Jiankang (Dalian University of Technology,School of Computer Science and Technology,Dalian,China,116024)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HPCC/DSS/SmartCity  ページ： 214-222  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 5G技術の進歩とスマートデバイスの広範な利用は,データのデージに繋がった。より良い,よりスマートで,事実に基づく決定のためのリアルタイムビジネス洞察を引き出すために,質問を発行することによって,そのような大きいデータを分析するのは,貴重である。時間的に大きいデータ分析は多くのサービスドメインで重要であり,従って,質問によって要求されるデータ(AoD)の年代は,データの鮮度を測定する新しい計量として出現し,データ分析の品質を評価する。遠隔クラウドにおいて実行される従来の大データ分析は,ユーザとクラウドの間の混雑したコアネットワークと長い伝送待ち時間のために,質問のAoD要求を満足できない。モバイルエッジコンピューティング(MEC)の技法は,ユーザに近いエッジクラウドレットでの処理データによって,大きなデータ分析に対するクエリのタイムラインを保証し,また,そのタイムラインを保証することが期待される。本論文では,モバイルエッジクラウドネットワークにおける大きなデータ分析に対する年齢意識質問評価の問題を検討した。最初に,整数線形プログラム(ILP)として,あるデータ処理待ち時間で問題を定式化した。次に,不確実なデータ処理待ち時間を有する問題のためのオンライン学習アルゴリズムを開発した。最後に,シミュレーションとテストベッド実装による既存の研究に対する提案アルゴリズムの性能を評価する。評価結果は,提案したアルゴリズムが20%低いAoDを達成することによって既存の研究より優れていることを示した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  ネットワーク ,  不確実性 ,  基幹回線 ,  データ解析 ,  データ処理 ,  待ち時間 ,  新鮮度 ,  定式化 ,  *携帯電話 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *クエリー ,  オンライン ,  *ビッグデータ ,  スマートデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ解析 ,  年齢 ,  意識 ,  クエリー ,  評価