文献

J-GLOBAL ID：202202298133871293   整理番号：22A0157190

PSATop-k:ビッグデータに関する近似的範囲トップk計算【JST・京大機械翻訳】

PSATop-k: Approximate range top-k computation on big data

著者 (4件)： Guo Hongjie (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) ,  Zhang Kaiqi (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 235  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 近似的トップ-kクエリは,ユーザに与えられたクエリに関して近似最大スコアを持つkタプルのリストを返す。しかしながら,既存のアルゴリズムは,ランキング関数のクラスを制限するか,あるいは選択条件を考慮できないので,大きなデータに関する近似トップ-kクエリを効果的に処理することができない。本論文では,分割とサンプリング技術を組み合わせた新しいアルゴリズムPSATop-kを提案し,近似範囲トップ-kクエリを効率的に回答した。PSATop-kは,選択条件と任意のランキング関数による質問に適している。PSATop-kは,まず,精度要求を満たすサンプリングサイズを決定し,次に,分割されたデータの部分集合にアクセスすることによって結果に戻るために十分なランダムタプルを描いた。実生活と合成データセットに関する実験結果は,PSATop-kが既存のアルゴリズムよりはるかに良いことを証明した。特に,結果としてセットサイズは10から80に変化するので,PSATop-kはTAベースおよびコアセットベースの方法よりも平均で12.22から14.30倍高速に走る。高速化比率は,誤差限界とタプル数の実験において,それぞれ11.43から23.34と55.86から649.06であった。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 ,  *近似法 ,  等級づけ ,  高速化
準シソーラス用語： 誤差限界 ,  クエリー ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ ,  近似範囲トップk ,  分割 ,  サンプリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  近似 ,  トップ ,  計算