2024-03-28T21:53:10Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001414882023-11-14T00:51:14Z06164:06165:07006:08220
データ更新が頻繁な環境におけるスカイラインデータ計算アルゴリズムの提案enghttp://id.nii.ac.jp/1001/00136832/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=141488&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of JapanGraduate School of Information Science and Technology, Osaka UniversityGraduate School of Information Science and Technology, Osaka UniversityGraduate School of Information Science and Technology, Osaka UniversityKamalas, UdomlamlertTakahiro, HaraShojiro, Nishio2 つのデータが与えられたとき,すべての属性値が劣っておらず,かつ少なくとも一つの属性値が優っている場合,一方のデータはもう一方のデータを支配しているという.スカイラインクエリは,どのデータにも支配されていないデータのみを検索する.ここで,データ更新が頻繁に起こる環境について考える.この時,長期間スカイラインであるデータは多くのアプリケーションで用いられる場合が多い.このようなデータを検索するために,更新が発生するごとにすべてのデータを候補として再計算する単純なアプローチが考えられるが,計算量が非常に大きいという問題がある.そこで,本稿ではこの問題を解決する効率的なアルゴリズムを提案する.提案アルゴリズムでは,Minimum bounding rectangles(MBRs) を用いて,スカイラインとならないデータを候補から除外し,計算時間を短縮する.シミュレーション実験の結果より,提案アルゴリズムは単純なアプローチよりも高速にスカイラインデータを検索できることを確認した.マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集201452522602014-12-012015-03-13