論文の概要: Indaleko: The Unified Personal Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20507v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 03:17:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.589812
• Title: Indaleko: The Unified Personal Index
• Title（参考訳）: Indaleko: Unified Personal Index
• Authors: William Anthony Mason,
• Abstract要約: Dissertationは、この基本的なギャップを埋めるメモリアラインメントアーキテクチャであるUnified Personal Index(UPI)を提示する。 Indalekoのプロトタイプでは、8つのストレージプラットフォームにまたがる160TBにまたがる31万のファイルデータセット上で、UPIが実現可能であることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personal information retrieval fails when systems ignore how human memory works. While existing platforms force keyword searches across isolated silos, humans naturally recall through episodic cues like when, where, and in what context information was encountered. This dissertation presents the Unified Personal Index (UPI), a memory-aligned architecture that bridges this fundamental gap. The Indaleko prototype demonstrates the UPI's feasibility on a 31-million file dataset spanning 160TB across eight storage platforms. By integrating temporal, spatial, and activity metadata into a unified graph database, Indaleko enables natural language queries like "photos near the conference venue last spring" that existing systems cannot process. The implementation achieves sub-second query responses through memory anchor indexing, eliminates cross-platform search fragmentation, and maintains perfect precision for well-specified memory patterns. Evaluation against commercial systems (Google Drive, OneDrive, Dropbox, Windows Search) reveals that all fail on memory-based queries, returning overwhelming result sets without contextual filtering. In contrast, Indaleko successfully processes multi-dimensional queries combining time, location, and activity patterns. The extensible architecture supports rapid integration of new data sources (10 minutes to 10 hours per provider) while preserving privacy through UUID-based semantic decoupling. The UPI's architectural synthesis bridges cognitive theory with distributed systems design, as demonstrated through the Indaleko prototype and rigorous evaluation. This work transforms personal information retrieval from keyword matching to memory-aligned finding, providing immediate benefits for existing data while establishing foundations for future context-aware systems.
• Abstract（参考訳）: システムが人間の記憶の仕組みを無視すると、個人情報の検索は失敗する。 既存のプラットフォームは、孤立したサイロをまたいでキーワード検索を強制するが、人間がいつ、どこで、どのような状況で遭遇したかといったエピソード的な手がかりを通じて自然にリコールする。 この論文では、この基本的なギャップを埋めるメモリアラインメントアーキテクチャであるUPI(Unified Personal Index)が紹介されている。 Indalekoのプロトタイプは、8つのストレージプラットフォームにまたがる160TBに及ぶ31万のファイルデータセット上で、UPIが実現可能であることを実証している。 Indalekoは、時間、空間、アクティビティのメタデータを統合されたグラフデータベースに統合することで、既存のシステムが処理できない「カンファレンス会場近くの写真」のような自然言語クエリを可能にする。 この実装は、メモリアンカーインデックスによるサブ秒以下のクエリ応答を実現し、クロスプラットフォームの検索フラグメンテーションを排除し、明確に定義されたメモリパターンの完全精度を維持する。 商用システム(Google Drive、OneDrive、Dropbox、Windows Search)に対する評価では、すべてがメモリベースのクエリで失敗し、コンテキストフィルタリングなしで圧倒的な結果セットを返す。 対照的に、Indalekoは時間、場所、アクティビティパターンを組み合わせた多次元クエリ処理に成功した。 拡張可能なアーキテクチャは、UUIDベースのセマンティックデカップリングを通じてプライバシを保存すると同時に、新しいデータソース(プロバイダ毎に10分から10時間)の迅速な統合をサポートする。 UPIのアーキテクチャ合成は、インダレコのプロトタイプと厳密な評価を通じて実証されたように、認知理論と分散システム設計を橋渡しする。 この研究は、個人情報検索をキーワードマッチングからメモリ整合探索に変換し、将来的なコンテキスト認識システムの基礎を確立しつつ、既存のデータに即時利益をもたらす。

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