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J-GLOBAL ID：202202267021836101   整理番号：22A0708000

ビッグ空間データのための効率的なRツリー探索【JST・京大機械翻訳】

Efficient R-Tree Exploration for Big Spatial Data

著者 (6件)： Yousfi Houssameddine (LIAS/ISAE-ENSMA, Poitiers, France) ,  Yousfi Houssameddine (LRIT/Tlemcen University, Tlemcen, Algeria) ,  Mesmoudi Amin (LIAS/Poitiers University, Poitiers, France) ,  Hadjali Allel (LIAS/ISAE-ENSMA, Poitiers, France) ,  Matallah Houcine (LRIT/Tlemcen University, Tlemcen, Algeria) ,  Lahfa Fedoua (LRIT/Tlemcen University, Tlemcen, Algeria)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1418  ページ： 865-874  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bigデータ時代により,人々,企業,および機器は,情報量のインクリメンタルな量を生成するデータの工場になっている。いくつかの現実の応用において,空間的特性によるデータを活用することは,大いに興味深い。この目的のために,この種のデータ(例えば,空間-Hadoop,Location-Spark)を効率的に処理するために,異なるアプローチが提案されている。Rツリーに基づく空間指数は,所望の情報へのアクセスを加速するために提案された最新の解決策の1つである。このような指標の探索は,性能に深刻な影響を与える可能性がある。本論文では,Rツリー空間指数を探索するための新しいアプローチを提案し,それにより,ディスクアクセスの数を最小化し,その結果,実行時間を最小化できる。著者らの実験は,著者らの方式が既存のシステムによって使用される標準方式より優れていることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 円板 ,  最適化 ,  データ ,  情報量 ,  空間 ,  *木【グラフ】 ,  *捜索 ,  インデクシング【計算機】
準シソーラス用語： *Rツリー ,  実行時間 ,  空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビッグデータ ,  空間データ ,  最適化 ,  インデクシング ,  Rツリー

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  移動通信  (ND08030H) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 空間データ ,  Rツリー ,  探索