実際的簡潔データ構造の開発と大量データ活用

Development of Practical Succinct Data Structures with Application to Huge Data

研究課題番号：19680001

代表者

  • 2007年度～2010年度

    • 定兼 邦彦
    • SADAKANE, Kunihiko
    • 研究者番号：20323090
    • 国立情報学研究所・情報学プリンシプル研究系・准教授

この研究課題のドキュメント

研究課題基本情報(最新年度)

  • 研究期間

    2007年度～2010年度

  • 研究分野

    情報学基礎

  • 審査区分

  • 研究種目

    若手研究(A)

  • 研究機関

    九州大学→国立情報学研究所

  • 配分額

    • 総額：18980千円
    • 2007年度：5980千円 (直接経費：4600千円, 間接経費：1380千円)
    • 2008年度：4680千円 (直接経費：3600千円, 間接経費：1080千円)
    • 2009年度：4160千円 (直接経費：3200千円, 間接経費：960千円)
    • 2010年度：4160千円 (直接経費：3200千円, 間接経費：960千円)

研究概要(最新報告)

これまで理論的な研究だけが行われてきた簡潔データ構造に対し,現実の計算機で用いる際の問題点を解決した,実際的な簡潔データ構造を開発した.順序木に対しては,既存の簡潔データ構造のサイズを4割削減し,なおかつこれまで実現できなかった多くの演算を行えるようになった.また,文字列検索の簡潔データ構造である圧縮接尾辞配列,圧縮接尾辞木のライブラリを作成した.これにより,110ギガバイトの文書データからの検索を行うためのデータ構造のサイズを680ギガバイトから22ギガバイトに圧縮することができた.

There had been only theoretical researches on succinct data structures. In this research, we have developed succinct data structures which solve the problems of using them on actual computers. For ordinal trees, we have reduced the size of succinct data structures by 40%, while supporting various operations which had not been supported in existing data structures. We have also created a library of compressed suffix arrays and compressed suffix trees, which are succinct data structures for string searches. By using it, we can reduce the size of the data structure, which is used for searching text data of 110 Gigabytes, from 680 Gigabytes to 22 Gigabytes.

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