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  1. A500 情報学部/情報学研究科・情報文化学部・情報科学研究科
  2. A500a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

確率的データストリームに対する問合せ処理手法

http://hdl.handle.net/2237/23595
1ee89f39-deff-4690-bebf-ece3d29409b5
名前 / ファイル ライセンス アクション
110009626901.pdf 110009626901.pdf (934.6 kB)
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2016-02-24
タイトル
タイトル 確率的データストリームに対する問合せ処理手法
言語 ja
その他のタイトル
その他のタイトル Query Processing over Probabilistic Data Streams
言語 en
著者 加藤, 翔

× 加藤, 翔

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権利
権利情報 (c)一般社団法人電子情報通信学会 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである
キーワード
主題Scheme Other
主題 確率的データストリーム
キーワード
主題Scheme Other
主題 SASE+
キーワード
主題Scheme Other
主題 NFA^bオートマトン
キーワード
主題Scheme Other
主題 Probabilistic data streams
キーワード
主題Scheme Other
主題 NFA^b automaton
抄録
内容記述 センサ機器の普及により,それらのセンシングにより取得される情報が爆発的に増えており,センサデータ問合せ処理技術が重要となってきている.センサデータの多くはデータストリームであり,リアルタイムに問い合わせされる場合もあれば,蓄積されて後で問い合わせされる場合もある.データストリームは従来のデータとは異なる性質を持つことから,より表現能力の高い問合せ言語が必要とされている.そのような背景から,SASE+というパターンマッチング言語が提案されている[3].SASE+言語は,従来の選択,結合,集約では表現できなかったクリーネ閉包の表現が可能であり,また,複数の戦略が用意されているのでアプリケーションに適した戦略を選ぶことができるなど,高い表現能力をもつパターンマッチング言語である.センサデータは,そのセンシングの過程でノイズやデータ欠損が発生することから,必ずしも正確であるとは限らないという問題もある.そのため,センサデータはしばしば統計モデルなどを用いた生データの処理が行われる.そこで本研究では,加工されたデータストリームの問合せ処理に焦点を当てる.特に,Markovian Streams[1],[2]で提案されているような,確率モデルに基づきセンサデータストリームを処理した結果である確率的データストリームを対象として考える.本稿では,この確率的データストリームをSASE+言語を拡張して処理する手法について述べる.また,データストリームはリアルタイムの問合せに焦点が当てられることが多いが,本研究では一旦蓄積して後から問合せを行う場合についても考察する. Query prosessing techniques for sensor data have become important, because the sensor data have increased explosively by growth of sensor devices. Most of sensor data is represented as data streams queried in a real-time manner or a retrospective manner using the stored data streams. Richer query languages over data streams are requierd because of the nature of data streams that is diffrent from that of traditional data. Based on this background, a query language for pattern matching over data streams, called SASE+ was developed [3]. SASE+ is a richer language that contains constructs for expressing the Kleene closure and strategies for selecting relevant data from an input stream mixing relevant and irrelevant data. Since sensor data may be inaccurate because of sensing noise or lack of data, we often apply preprocessing to raw data using a statistical model and so on. Therefore, we focus on query prosessing over preprosessed data streams, particularly probabilistic data streams that are the results of preprosessing using probabilistic model, which are proposed in Markovian Streams [1], [2]. In this paper, we propose a query prosessing method over this probabilistic data stream model using extended SASE+, and also discuss query processing for stored data streams.
内容記述タイプ Abstract
出版者
出版者 一般社団法人電子情報通信学会
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
タイプ conference paper
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0913-5685
書誌情報 電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学

巻 112, 号 172, p. 23-28, 発行日 2012-07
著者版フラグ
値 publisher
シリーズ
関連名称
関連名称 IEICE Technical Report;DE2012-20
URI
識別子 http://ci.nii.ac.jp/naid/110009626901/
識別子タイプ URI
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/23595
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 15:22:08.139779
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