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J-GLOBAL ID:202202212584615138   整理番号:22A0570884

理論的保証によるk-regret最小化クエリの効率的処理【JST・京大機械翻訳】

Efficient processing of k-regret minimization queries with theoretical guarantees
著者 (7件):
資料名:
巻: 586  ページ: 99-118  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0636A  ISSN: 0020-0255  CODEN: ISIJBC  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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大規模データセットから望ましい結果を識別するための最終ユーザは,多基準意思決定にとって重要な問題である。この問題に取り組むために,トップkとスカイラインクエリは広く採用されているが,両者は固有の欠点,すなわちユーザは特定の効用関数を提供し,あるいは多くの結果に直面しなければならない。k-regret最小化クエリを提案して,それはトップ-kとスカイラインクエリのメリットを統合した。問題のNP-硬度のため,k-regret最小化クエリは時間がかかり,欲張りフレームワークが広く採用される。しかし,リターン結果の品質に対する greedy欲アプローチの形式的理論解析はまだ不足している。本論文では,まず,リターン結果の近似比の非自明な理論解析を行うことによって,このギャップを埋める。質問処理を加速するために,サンプリングベースの方法,StocPresGreedを,評価コストを減らすために開発した。さらに,必要なサンプルサイズの理論解析を行い,リターン結果の品質を結合させた。最後に,実際のデータセットと合成データセットの両方について包括的な実験を行い,提案した方法の効率と有効性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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