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Enregistrement W2610652548

Distributed spatial query processing and optimization

2014· dissertation· en· W2610652548 sur OpenAlexaboutno aff
Nawshad Farruque

Notice bibliographique

RevueOpen ULeth Scholarship (OPUS) (University of Lethbridge) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuery optimizationComputer scienceQuery expansionSargableSpatial queryWeb search queryDistributed computingInformation retrievalSearch engine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applications exist today that require the management of distributed spatial data.Since spatial data is more complex than non-spatial data, performing queries on it requires more local processing (i.e.CPU and I/O) time.Also, due to geographical distribution, data transmission costs must be considered.To reduce these costs, one can employ a distributed spatial semijoin as it eliminates unnecessary objects before their transmission to other sites and the query site.Most existing work propose different representations of the distributed spatial semijoin between two sites only, with very few works exploring its use for processing a query involving more than two sites.In this thesis, we propose both new approaches for representing the spatial semijoin in a distributed setting, and their use for processing a distributed query consisting of any number of sites.Two strategies are proposed for compactly representing the spatial semijoin that reduce both the data transmission and local processing (CPU+I/O) costs when applied in a distributed spatial query.A Global Encompassing Minimum Bounding Rectangle (GEMBR) is utilized, which is partitioned, mapped and applied in two different ways to approximate the objects in a spatial joining attribute.The first is partition indices, while the second is a bit array representation.Then each spatial semijoin is applied in a multi-site distributed spatial query processing strategy.In addition, the two-site spatial semijoin is extended to handle multiple sites so that we have a benchmark strategy for comparison purposes.We have tested the query processing algorithms for four sites, which are a part of an actual working distributed system.The algorithms are compared with respect to data transmission cost, CPU time, I/O time and false positive results.The algorithms are superior in many cases at optimizing the above criteria.The bit array representation, which is called Bloom Filter Based Spatial Semijoin (BFSJ), is evaluated with respect to different filter (Thesis) degree in Computer Science from the Department of Mathematics and Computer Science at The University of Lethbridge.I am also grateful to my committee members, Dr. Yllias Chali and Dr

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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