アドホックネットワークにおけるTop-k検索手法

本研究は, アドホックネットワークにおいて, 効率的なTop-k検索手法を提案することを目的としている. 本研究では, 複製配置により, オーバヘッドおよび遅延を削減しつつ, 高取得精度を達成するTop-k検索を提案した. 複製配置は, 各端末が他の端末が保持するデータを複製として配置し, データの可用性を向上させることができる. 本研究では, Top-k検索のための理想的な複製配置を行うことを目的とし, データのアクセス頻度と隣接端末数に応じて, 複製の配置率を決定する. さらに, Top-k検索手法では, 順位が近いデータは同時にアクセスされる可能性が高いため, 順位が近いデータをまとめて, 複製として保持することを行う. また, 各端末が複製を保持している場合, 付近の端末のみを検索すれば, 必要なデータを取得できる可能性が高い. そこで, 検索範囲を徐々に広げながら, 検索を行う方法の提案も行った. 複製配置により, 検索範囲を限定的にできるため, 検索結果を低オーバヘッドおよび低遅延で取得できることが可能である.一方, 位置情報を用いたTop-k検索のためのインデックス構造についても提案した. この位置情報を用いたTop-k検索は, ある位置をユーザが指定し, その位置に近いオブジェクト(レストランなど)かつユーザが指定した条件に関連する上位k個のデータを検索する. 提案したインデックスを用いることにより, 効率的に検索領域を小さくするため, 検索時間を短くすることが可能となった。

本研究は, アドホックネットワークにおいて, 効率的なTop-k検索手法を提案することを目的としている. 本研究では, 複製配置により, オーバヘッドおよび遅延を削減しつつ, 高取得精度を達成するTop-k検索を提案した. 複製配置は, 各端末が他の端末が保持するデータを複製として配置し, データの可用性を向上させることができる. 本研究では, Top-k検索のための理想的な複製配置を行うことを目的とし, データのアクセス頻度と隣接端末数に応じて, 複製の配置率を決定する. さらに, Top-k検索手法では, 順位が近いデータは同時にアクセスされる可能性が高いため, 順位が近いデータをまとめて, 複製として保持することを行う. また, 各端末が複製を保持している場合, 付近の端末のみを検索すれば, 必要なデータを取得できる可能性が高い. そこで, 検索範囲を徐々に広げながら, 検索を行う方法の提案も行った. 複製配置により, 検索範囲を限定的にできるため, 検索結果を低オーバヘッドおよび低遅延で取得できることが可能である.一方, 位置情報を用いたTop-k検索のためのインデックス構造についても提案した. この位置情報を用いたTop-k検索は, ある位置をユーザが指定し, その位置に近いオブジェクト(レストランなど)かつユーザが指定した条件に関連する上位k個のデータを検索する. 提案したインデックスを用いることにより, 効率的に検索領域を小さくするため, 検索時間を短くすることが可能となった。