ユビキタスの街角データ圧縮手法の応用

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ユビキタスの街角データ圧縮手法の応用

PPM (Prediction by Partial Matching)というデータ圧縮アルゴリズムがある。一般に、あるデータ列が与... PPM (Prediction by Partial Matching)というデータ圧縮アルゴリズムがある。一般に、あるデータ列が与えられているとき、次に来るデータを予測することができればデータ圧縮を行なうことができる。データ列から判断して次に来るデータが「a」だと確実に判断できるときは「a」を記述する必要が無いからである。 PPM法では、既存のデータ列中の文字列出現頻度を計算することによってこのような予測を行なう。たとえば「abracadab」というデータの次にどの文字が来るか予測する場合、「a」は4回、「b」は2回出現している「b」の後に「r」が続いたことがある「ab」の後に「r」が続いたことがある ... といった情報を累積して確率を推定する。この場合、 (3)から考えて次の文字は「r」である確率が高いが、 (1)も考慮すると「a」の確率もある、という風に計算を行なう。

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