繰返し構造認識によるXMLパーサ高速化技術
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概要
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データ交換のための標準的な形式としてXMLが広く利用されている.XMLはテキスト形式で表現された柔軟性の高いフォーマットであるが,一方で,データ処理のオーバヘッドが高いという問題をかかえている.そこで,本稿では,あらかじめ解析対象のXML文書に頻出する構造を学習し,文書の解析時には学習した構造に対して予測的に解析処理を適用することで処理時間の短縮を図る高速化手法を提案する.本手法を適用することにより,解析対象のXML文書と類似の構造を持つXML文書を学習文書として与えた場合,SAXパーサの処理性能が,平均31%,最大67%向上することを確認した.
- 2008-07-15
著者
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西山 博泰
(株)日立製作所システム開発研究所
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西山 博泰
日立製作所
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西山 博泰
株式会社日立製作所システム開発研究所
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太田 智也
日立製作所
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太田 智也
株式会社日立製作所
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田村 清朗
株式会社日立製作所
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宗近 秀生
株式会社日立製作所
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