Research on Memory-efficient Support Summaries For Streaming Massive Data

Research Project

Project/Area Number	24K15086
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Shizuoka University
Principal Investigator	山本泰生静岡大学, 情報学部, 准教授 (30550793)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	ストリームデータ / データ要約 / 時系列データ
Outline of Research at the Start	本研究では，大規模データストリームを対象とするデータ要約 (サマリ) 技術を開発する．サマリとは，ある関係クエリに高速に応答する軽量データ構造のことを指す．様々なタイプのクエリが研究されているが，一般の半順序関係を扱うサポートクエリについては，データサイズ未満の空間計算量でサマリを構築できるかどうか十分わかっていない．本研究では，申請者らが提案する非可逆圧縮法を深化させ，省メモリな半順序サポートサマリを構築する．またサマリの新たな活用法として，エビデンスに基づく異常検知の課題に焦点を当てる．時系列データへの適用を通して，シーズとしての応用可能性を評価する．