モバイルセンサデータベースにおける効率的なTop-k検索結果の多様化手法

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  • An Efficient Top-k Result Diversification Method for Mobile Sensor Database

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近年のセンサ技術の発展にともない，モバイルセンサ端末が普及しており，これらの端末から収集されたモバイルセンサデータを活用する研究に注目が集まっている．モバイルセンサデータは，環境属性値を有する位置情報付きデータであり，たとえば周辺の環境属性値に比べて極端な値を持つデータを取得することで，ホットスポットの地理的分布に関する知識が得られる．このような応用に対して，地理空間上のTop-k検索結果の多様化が有効である．しかし，データに対するスコアはユーザごとに異なり，クエリごとに計算しなければならない．また，大量のモバイルセンサデータに対して単純な手法を用いると，計算コストがきわめて大きくなってしまう．本論文では，事前にモバイルセンサデータに対しクラスタリング処理を施すことによる，効率的なTop-k検索結果の多様化手法を提案する．単純な手法では，検索結果として最適なデータを探索するために，検索範囲内のすべてのデータを走査する必要があるが，提案手法ではクラスタリング情報に基づき走査するデータの数を削減することで，高速に検索結果が得られる．評価の結果，提案手法を用いることで，計算時間を短縮でき，かつディスクIOコストを削減できることを確認した．

Due to recent developments in sensor technologies, mobile sensor device use has become widespread, and many researchers have been attempting to leverage data collected by these devices. Mobile sensor data are geo-referenced data with environmental attribute values; and they enable us to determine the geographical distribution of hot spots by retrieving data with comparatively extreme environmental attribute values. Top-k result diversification in geographical space is valid for applications of this sort. However, the preference scores for data items are different from each user's interest, and must be calculated for each query. In this case, the computational cost of a naive method is excessively high when the amount of mobile sensor data is very large. In this paper, we propose an efficient top-k result diversification method for mobile sensor data. In a naive method, it is necessary to scan all data existing in a given query range when seeking the best data. Our proposed method, however, can reduce the amount of scanned data by exploiting cluster information, and the query result can thereby be returned much more rapidly. Experimental results show that our proposed method involves short computation time and reduces the disk IO cost.

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