2021 Fiscal Year Annual Research Report
Fast Information Processing of Large-scale Data Based on a Combination of Compressed Indices and String Compression
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18K18102
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
伝住 周平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (90755729)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | データ構造 / 圧縮 / 決定グラフ / ゼロサプレス型二分決定グラフ / 集合族 / Top tree |
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| Outline of Annual Research Achievements |
．本研究では巨大なデータを予め圧縮して小さくしてから処理することで計算時間や計算資源の劇的な削減を実現する圧縮表現上での計算技術の開発を行った．本年度の研究実績の概要は以下のとおりである．
(1) 集合族を圧縮して表現できるデータ構造であるゼロサプレス型二分決定グラフに木構造を圧縮することのできるtop treeの技法を導入することでさらなる省領域化を目指したTop ZDDに関してさらに検討を進めた．具体的には，複雑なTop ZDDの構成やその構築方法をよりわかりやすく整理し疑似コードに書き起こした．また，従来のゼロサプレス型二分決定グラフやそれを簡潔データ構造の技法を融合させることで省領域化を実現したデータ構造であるDenseZDDとの比較のため実験を拡充し，より詳細なTop ZDDの性能評価を行った．[雑誌1]
(2) データを分散して格納しつつも正確性と耐障害性を有するブロックチェーンは今後多くの分野で活用が見込まれる有用な技術であり，悪意により生じる問題に対処する方法の開発が求められている．ここでは一般的なブロックチェーンを処理能力が向上するように拡張したDAG型ブロックチェーンを対象としその誠実なブロック，つまり特定のユーザーに有利になるように追加されたわけではない悪意のないデータ，を特定する高速なアルゴリズムの設計を行った．誠実なブロックを特定する問題は大きなk-独立集合を求める問題として定式化できるが，k-独立集合問題はNP困難に属するため理論的に高速なアルゴリズムの設計は難しい．そこでゼロサプレス型二分決定グラフを用いて大きなk-独立集合を全列挙する実用的に高速な手法を提案した．この問題はk-独立集合を1つ求めるだけであれば整数計画法で解くための定式化も可能である．計算機実験により提案手法と整数計画法を用いたソルバーを比較し，提案手法の性能を検討した．[学会1]
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