2016 Fiscal Year Annual Research Report
Knowledge discovery and data classification based on string compression
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25280086
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
坂内 英夫 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (20323644)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
稲永 俊介 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (60448404)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 最長共通接頭辞 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は前年度中に得られ、国際会議 27th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM 2016) に投稿していた LCE クエリ問題のための高速かつ省スペースなデータ構造に関する成果について、論文が受理されたため、当該研究の研究発表を行った。LCE クエリとは文字列の任意の位置の組に対して、それらの位置で始まる文字列の最長共通接頭辞を求める問題であり、様々な文字列処理の部分問題として登場する基本的で重要な問題の一つである。本成果は従来の劣線形領域データ構造が構築に必要としていた Ω(n＾2) 時間を大幅に改善した。具体的には、任意のパラメータ 1≦τ≦n に対して、O(nτ) 時間の前処理で O(n/τ) 領域のデータ構造を構築し、任意の LCE クエリに O(τmin {log τ,log n/τ}) 時間で答える手法を考案した。 提案アルゴリズムは使用領域とクエリ時間のトレードオフが最適に近い手法の中で、大規模データに対して実用的に使える可能性をもつ初めての列線形領域アルゴリズムとなる。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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