| 研究課題/領域番号 |
18K18102
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | データ構造 / 圧縮 / 索引 / 文字列 / 集合族 / 二分決定グラフ / 項分岐決定グラフ / 簡潔データ構造 / 決定グラフ / ゼロサプレス型二分決定グラフ / Top tree / anticover / 系列二分決定グラフ / 文字列集合演算 / オンライン圧縮 / 決定図 / ゼロサプレス型二分決定図 / 項分岐決定図 / 文字列集合 |
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| 研究成果の概要 |
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．系列二分決定グラフに限らずより広い種類の決定グラフに適用可能な圧縮方法を提案し性能評価を行った．これらの成果により大規模な文字列集合を表す系列二分決定グラフを更にコンパクトなサイズに圧縮し，かつ高速に処理することが可能なデータ構造とアルゴリズムが得られた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人々の生活のあらゆるところに電子機器が浸透し，それらがネットワークにつながることで日々膨大な量のデータが生み出され続けている．そういったデータを解析処理しようとしても爆発的なデータの生成速度に対し通常のアルゴリズムでは処理が追いつかないという問題が広く顕在化している．そのため，文字列集合のみならず集合族なども圧縮して表現することで効率良く扱えるようにする本研究の成果は計算機科学を利用する広範な分野において共通して重要な基盤技術でありその社会的意義も大きい．また，従来の決定グラフの性能をさらに向上させ，より一層の省領域化や多機能化，理論解析を進展させたことは学術的な側面からも意義深い成果である．
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