確率推論を有する関係データストリーム処理エンジンの設計(ユビキタス・センサネットワークの要素技術,コンテクストの抽出,スマートスペース,ユビキタス生活支援,一般)
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概要
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本論文の目的は,確率推論の一技法であるベイジアンネットワークを抽象データ型として関係ストリームデータ処理に導入することである.我々はこれまでにベイジアンネットワークを関係表で表現するためにベイジアンネットワークを抽象データ型としてモデル化してきた.本論文はこの拡張であり,ベイジアンネットワークからの出力をモデル化する方法について議論する.ベイジアンネットワークからの出力は,i個のタプルである.それらのタプルはj個のタプル集合族(或いはグループ)のいずれかに属する.関係完備な世界における集合族の取り扱いは明らかではない.そこで本論文ではその方法について議論する.1つ目のアプローチとしてデータの原子的な単位をタプルではなく,グループとする方式を述べた.2つ目のアプローチとして,グループを多重集合型(multiset type)とみなす方式を述べる.本論文では両アプローチを比較・検討し.多重集合型アプローチが自然なモデル化という観点から好ましいことを述べる.また,同アプローチを用いる際に発現するアーキテクチャ的な研究課題について概観する.
- 2010-07-08
著者
-
川島 英之
筑波大学大学院システム情報工学研究科:筑波大学計算科学研究センター
-
北川 博之
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
佐藤 亮
日本ユニシス株式会社
-
川島 英之
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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