研究課題
挑戦的萌芽研究
あまりにも巨大なテキストは読むことができないデータとほぼ同じであり、このようなデータの洪水に立ち向かうためには、次世代情報基盤技術の確率が急務である。本研究は、これまでに申請者が開発した、テキスト中のパターンの関係を保存しながら圧縮する技術をマイニングに応用することで、GB超の巨大テキスト同士の直接比較を可能にし、超大規模テキストからの知識発見を実現する。
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すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (2件) 備考 (1件)
1st workshop on benchmarks, performance optimization, and emerging hardware of big data systems and applications
ページ: 86-93
20th international symbosium on string processing and information retrieval
ページ: 218-229
24th annual symposium on combinatorial pattern matching
ページ: 235-246
http://www.donald.ai.kyutech.ac.jp/~hiroshi
