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J-GLOBAL ID：202202267056859503   整理番号：22A0777919

LIDUSA 動的不均一空間データのための学習インデックス構造【JST・京大機械翻訳】

LIDUSA - A Learned Index Structure for Dynamical Uneven Spatial Data

著者 (3件)： Zhang Zejian (Xiamen University of Technology, Xiamen, Fujian, China) ,  Wang Yan (Xiamen University of Technology, Xiamen, Fujian, China) ,  Zhu Shunzhi (Xiamen University of Technology, Xiamen, Fujian, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13157  ページ： 737-753  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 既存の学習指数がデータ変化で動的に調整するのが難しいという問題に基づいて,動的不均一空間データ(LIDUSA)のための学習インデックス構造を,本論文で提示した。スパース領域に関する貧弱なKNNクエリ性能の問題を取り扱うために,LIDUSAは,対応するグリッドセルを併合して,分割することによってデータレイアウトを動的に調整することができ,また,隣接ディスクページに保存される隣接スパースグリッドセルに保存されるデータポイントを作るために,この領域のマッピング機能を再学習する。それは,動的に調整され,学習されたインデックスのそれは,ツリー形インデックスの利点を結合した。本論文では,実世界データセットと合成データセットについて広範な実験を行った。実験結果から,LIDUSAはKNNクエリのシナリオにおいて他の既存のインデックスの2倍速く,学習されたインデックスの適用範囲を大きく拡張する。Copyright 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： *学習 ,  *索引 ,  データ ,  格子
準シソーラス用語： 空間データ ,  クエリー ,  再学習 ,  *索引構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： LIDUSA ,  空間指数 ,  学習指数

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不均一 ,  空間データ ,  学習 ,  インデックス構造