[論文レビュー] An Optimized Huffmans Coding by the method of Grouping

Rupesh Gautam, S. Murali|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2016

Algorithms and Data Compression参考文献 1被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、文字をグループ化することでデータサイズと木構造の複雑さを低減する最適化されたハフマン符号化法を提案する。この手法により、符号化データと復号木のオーバーヘッドの両方を最小限に抑え、標準的なハフマン符号化よりも高い圧縮効率を達成する。処理速度と大規模データ処理アプリケーション（機械学習やIoTなど）におけるスケーラビリティが向上する。

ABSTRACT

Data compression has become a necessity not only the in the field of communication but also in various scientific experiments. The data that is being received is more and the processing time required has also become more. A significant change in the algorithms will help to optimize the processing speed. With the invention of Technologies like IoT and in technologies like Machine Learning there is a need to compress data. For example training an Artificial Neural Network requires a lot of data that should be processed and trained in small interval of time for which compression will be very helpful. There is a need to process the data faster and quicker. In this paper we present a method that reduces the data size. This method is known as Optimized Huffmans Coding. In the Huffmans coding we encode the messages so as to reduce the data and here in the optimized Huffmans coding we compress the data to a great extent which helps in various signal processing algorithms and has advantages in many applications. Here in this paper we have presented the Optimized Huffmans Coding method for Text compression. This method but has advantages over the normal Huffmans coding. This algorithm presented here says that every letter can be grouped together and encoded which not only reduces the size but also the Huffmans Tree data that is required for decoding, hence reducing the data size. This method has huge scientific applications.

研究の動機と目的

• 機械学習やIoTのようなデータ集約分野における、より高速なデータ圧縮の増大するニーズに対応する。
• ハフマン符号化の計算およびストレージオーバーヘッドを、ハフマン復号木のサイズを最小限に抑えることで低減する。
• 文字の知的なグループ化を通じて、標準ハフマン符号化を上回る圧縮効率を向上させる。
• 符号化データサイズと復号複雑さの両方を低減することで、大規模データセットの処理を高速化する。
• 科学的およびリアルタイムデータ処理システムにおけるテキスト圧縮のスケーラブルなソリューションを提供する。

提案手法

• 周波数やその他の基準に基づいて文字をクラスタにグループ化し、合成シンボルを形成する。
• 個々の文字ではなく、グループ化されたシンボルに対してハフマン木を構築することで、リーフノードの数を削減する。
• 標準的なハフマン符号化の原則に従い、各グループを1つのユニットとして符号化することで、合計ビット数を削減する。
• 復号の可能性を維持したまま期待コード長を最小限に抑えるために、グループ化戦略を最適化する。
• ノード数を減らすことでハフマン木のサイズを小さくし、ストレージおよび伝送コストを低減する。
• テキストデータに特に適用し、全体的なデータフットプリントの低減効果を実証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハフマン符号化における文字のグループ化は、標準ハフマン符号化よりも符号化データサイズをより効果的に削減できるか？
• RQ2 グループ化によってハフマン木のノード数を減らすことで、ストレージおよび復号オーバーヘッドが低下するか？
• RQ3 本手法のグループ化法は、従来のハフマン符号化と比較して、圧縮比および処理速度の面でどのように異なるか？
• RQ4 復号複雑さを増加させずに圧縮効率を最大化するための最適な文字グループ化戦略は何か？
• RQ5 この手法は、機械学習やIoTのようなデータ集約アプリケーションにおいて、どの程度のパフォーマンス向上を実現できるか？

主な発見

• 本手法は、符号化対象のシンボル数を減らすことで、標準ハフマン符号化よりも高い圧縮比を達成する。
• グループ化によりハフマン木のサイズが小さくなり、復号構造のストレージおよび伝送コストが低減する。
• 符号化および復号処理の回数を最小限に抑えることで、処理時間が顕著に短縮される。
• 大規模なテキストデータセットにおいて、グループ化の利点が顕著に現れ、特にその効果が増幅される。
• 損失なしの圧縮を維持しつつ効率性を向上させるため、リアルタイムおよび高スルーレート応用に適している。
• 結果として、ハフマン符号化の前に文字をグループ化することで、データサイズおよび木構造の複雑さの両方で顕著な低減が達成されることが示された。