Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2024-12-19 |
タイトル |
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タイトル |
2次元ポリゴンデータを対象としたIntersectionクエリに対する学習型カーディナリティ推定器 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
データアルゴリズム |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者名 |
Ji, Yuchen
天方, 大地
佐々木, 勇和
原, 隆浩
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著者名(英) |
Yuchen, Ji
Daichi, Amagata
Yuya, Sasaki
Takahiro, Hara
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ポリゴンのような複雑な形状のデータに対するクエリ処理において,その結果のサイズを推定するカーディナリティ推定問題は挑戦的であるが,クエリスケジューリングや最適化において重要な役割を示している.例えば,高速かつ性格な推定は,クエリ処理全体の効率性に大きく貢献する.既存のカーディナリティ推定技術はヒストグラムを用いているものが多く,ポリゴンを最小外接矩形に近似すれば適用可能であるが,正確性に欠けてしまう.この問題を解決するため,本稿では 2 次元ポリゴンデータを対象とした intersection クエリに対する学習型カーディナリティ推定器である PolyCard を提案する.数百万ポリゴンによって構成される実データを用いた実験により,PolyCard の効率性と正確性を確認したところ,PolyCard は以下の特長がある.(1)正確性:既存技術に対して 30% 精度を向上している.(2)高速性:一度の推定に 4 マイクロ秒しか要しない.(3)安定性:PolyCard は異なるカーディナリティとなるクエリに対して頑健である. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10114171 |
書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)
巻 2024-IFAT-157,
号 8,
p. 1-6,
発行日 2024-12-19
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8884 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |