2020 Fiscal Year Annual Research Report
Implementation of Unified Indexing Mechanisms Satisfying Various Retrieval Requirements for Big Data Era
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18H04095
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
原 隆浩 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (20294043)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
天方 大地 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (40770649)
前川 卓也 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50447025)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / インデックス / データ検索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
IoTを始めとして多種多様なビッグデータが発生しており、データ集合の特徴抽出や指定条件に合致するデータの取得など、検索技術へのニーズも多様化している。本研究課題では、このような多様な検索要求を満たすことができる統一的なインデックス基盤を確立することを目的とする。この目的を達成するために、2020年度は以下のように二つの研究課題を推進した。
課題１：多様な検索要求を満たす統一的なインデックス構造の構築
本課題では、多様な検索要求に対して、それぞれの検索の種類で効率化（探索空間の枝刈り・絞込みなど）に用いることのできる数学的・理論的アイデアを整理もしくは新たに定義する。そして、複数の異なる検索要求において共通して利用できる効率化手段を検討する。本研究課題の三年目にあたる2020年度は、これまでの研究をさらに発展させて、いくつかの基礎的な検索技術に対して、数学的・理論的な手順の一部を共通化できるものが存在するかを検証し、存在する場合はそれらを共通クラスとして捉え、検索理論・手順を再整理した。例えば、任意の距離空間に適用可能なインデックス構造としてグラフインデックスを一つの候補として研究を推進した。
課題２：統一的なインデックス構造上のオンライン検索アルゴリズムの構築
共通化されたインデックス構造としてグラフインデックスに着目し、オンラインアルゴリズムの検討を進めた。さらに、従来にない新たな高度検索技術として、ストリームデータに対する特徴パターン検索、時空間とキーワードを考慮したk最近傍検索・Top-k類似結合、高次元空間向けk最近傍検索などを設計・実装した。それらを実行するための共通化インデックスについても検討を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度の研究成果を発展させて、共通化インデックスとして利用するデータ構造の候補としてグラフインデックスに着目し、今後の最優先課題の一つとして研究開発を推進した。さらに、高度な検索技術については、いくつかの重要な新技術を考案することに成功し、論文誌や著名な国際会議に公表するなど、大きな成果を達成した。以上のことから、概ね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は以下のように研究を推進する。
課題１：多様な検索要求を満たす統一的なインデックス構造の構築
本課題では、多様な検索要求に対して、それぞれの検索の種類で効率化（探索空間の枝刈り・絞込みなど）に用いることのできる数学的・理論的アイデアを整理もしくは新たに定義する。そして、複数の異なる検索要求において共通して利用できる効率化手段を検討する。本研究課題の四年目にあたる2021年度は、これまでの成果を発展させて、任意の距離空間に適用可能なグラフインデックスを構築する技術について、さらに高度な研究開発を進める。さらに、これまでの研究を継続し、いくつかの基礎的および高度な検索技術に対して、数学的・理論的な手順の一部を共通化できるものが存在するかを検証し、存在する場合はそれらを共通クラスとして捉え、そのクラスに適したインデックス構造を検討する。
課題２：統一的なインデックス構造上のオンライン検索アルゴリズムの構築
グラフインデックス上の高速な検索技術を中心に、共通化されたインデックス構造におけるオンラインアルゴリズムの検討をさらに発展させる。新たな高度検索技術を設計・実装し、それらを実行するための共通化インデックスについても検討を進める。
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