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J-GLOBAL ID：202202279131734509   整理番号：22A0560850

大量データ上のG-Skyline群の効率的計算【JST・京大機械翻訳】

Efficient computation of G-Skyline groups on massive data

著者 (4件)： Han Xixian (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China) ,  Wang Jinbao (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China) ,  Li Jianzhong (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China) ,  Gao Hong (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 587  ページ： 300-322  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)

抄録/ポイント： 多くの実際的応用において,G-Skylineクエリは,潜在的に巨大なデータ空間から,同じサイズの他のタプルグループによって支配されない最良のタプルグループを返すための重要な操作である。既存のG-Skylineアルゴリズムは,高いI/Oコストと高い計算コストのため,大規模データにうまく対処できないことが分かった。本論文では,大規模データのG-Skylineグループを効率的に計算するために,事前ソーティングと再利用原理に基づく,新しいGPRアルゴリズムを提案した。GPRの実行は2つの相から成る:候補タプルの取得とG-スカイライングループの計算。サブ線形-I/O法を,初期終端特性を保持することが証明される,プレソートテーブルをスキャンするために,フェーズ1において提案した。フェーズ2の基本フレームワークを考案し,その実行コストを分析した。SR戦略を利用して,部分集合計算結果を効果的に再利用し,フェーズ2の実行コストをかなり低減した。合成および実生活データセットに関して実施した広範な実験結果は,GPRが既存のアルゴリズムより著しく優れていることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *原価 ,  データ ,  ソーティング ,  空間 ,  線形性 ,  入出力 ,  再利用 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： クエリー ,  計算コスト ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： G-スカイライン ,  サブリニアI/O法 ,  再利用原理 ,  大量データ

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (1件)： 計算