Development of a compressed information processing infrastructure for converting stream data into knowledge
Project/Area Number |
17H01791
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Research Field |
Intelligent informatics
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Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
Principal Investigator |
Sakamoto Hiroshi 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50315123)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹田 正幸 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50216909)
申 吉浩 学習院大学, 付置研究所, 教授 (60523587)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2018: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2017: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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Keywords | 簡潔データ構造 / 圧縮情報検索 / ストリームアルゴリズム / 機械発見 / 秘匿計算 / データ圧縮 / 情報検索 / 機械翻訳 / プライバシー保護 / 知識発見 / ストリームデータ / 可逆圧縮 / オンラインアルゴリズム / パターンマイニング / データマイニング / 機械学習 / ストリームデータ圧縮 / 知識情報処理 / 知能情報処理 |
Outline of Final Research Achievements |
Data that is too large to process is synonymous with nonexistence. This research aims to propose a computational infrastructure that accelerates information processing by data compression and makes it possible to understand huge data. We would like to propose a computational infrastructure that accelerates information processing and enables the understanding of huge data through data compression. Today, we are faced with Today, diverse and abundant data, innovative algorithms, and high-performance hardware are all available.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は,データ圧縮を基盤とする新しい情報処理を創出しようとしている. これまでの圧縮とその周辺技術は大まかに,(1) サイズを小さくする,(2) 圧縮データを高速照合する,(3)圧縮データを索引化する,(4) 圧縮データから類似性や頻出パターンを求めるという順に進歩してきた.しかしこれらの技術は静的データに対するものであるため現代のストリームデータには適用できない.本研究が目指す圧縮情報処理はこの弱点を克服し,既存の計算機やネットワークの処理能力をアルゴリズムによってスケールアップすることができる.
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Report
(6 results)
Research Products
(24 results)
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[Journal Article] Practical Random Access to SLP-Compressed Texts2020
Author(s)
Travis Gagie, Tomohiro I, Giovanni Manzini, Gonzalo Navarro, Hiroshi Sakamoto, Louisa Seelbach Benkner, Yoshimasa Takabatake,
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Journal Title
Proc. 27th International Symposium on String Processing and Information Retrieval (SPIRE) 2020
Volume: -
Pages: 221-231
DOI
ISBN
9783030592110, 9783030592127
Related Report
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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[Journal Article] Rpair: Rescaling RePair with Rsync2019
Author(s)
Travis Gagie, Tomohiro I, Giovanni Manzini, Gonzalo Navarro, Hiroshi Sakamoto, Yoshimasa Takabatake
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Journal Title
Proc. 26th International Symposium on String Processing and Information Retrieval (SPIRE) 2019
Volume: -
Pages: 35-44
DOI
ISBN
9783030326852, 9783030326869
Related Report
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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