Compressed Mining: exposing hidden knowledge in large-scale data

压缩挖掘:揭示大规模数据中隐藏的知识

基本信息

  • 批准号:
    23680016
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 12.56万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
  • 财政年份:
    2011
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2011-04-01 至 2015-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

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专利数量(0)
Lightweight Grammar-Based Compression
基于语法的轻量级压缩
  • DOI:
    10.3390/a5020214
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Shirou Maruyama
  • 通讯作者:
    Shirou Maruyama
Space-Efficient Grammar-Based Compression
节省空间的基于语法的压缩
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Takabatake
  • 通讯作者:
    Y. Takabatake
Fully-Online Grammar Compression
完全在线语法压缩
  • DOI:
    10.1007/978-3-319-02432-5_25
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shirou Maruyama; Yasuo Tabei; Hiroshi Sakamoto; Kunihiko Sadakane
  • 通讯作者:
    Kunihiko Sadakane
Variable-Length Codes for Space-Efficient Grammar-Based Compression
用于节省空间的基于语法的压缩的可变长度代码
  • DOI:
    10.1007/978-3-642-34109-0_42
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yoshimasa Takabatake
  • 通讯作者:
    Yoshimasa Takabatake
ESP-Index: A Compressed Index Based on Edit-Sensitive Parsing
ESP-Index:基于编辑敏感解析的压缩索引
  • DOI:
    10.1007/978-3-642-24583-1_39
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S.Maruyama
  • 通讯作者:
    S.Maruyama
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