文献
J-GLOBAL ID:201702285394569650   整理番号:17A0238812

ビッグ軌道データ上での並列収集発見【Powered by NICT】

Parallel gathering discovery over big trajectory data
著者 (3件):
資料名:
巻: 2016  号: Big Data  ページ: 783-792  発行年: 2016年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
位置取得技術の進歩は,大量の空間-時間軌道データ,時間軸上での移動物体の多様性の移動度を表すを作成した,人,車両,および動物である。軌道データに及ぼす移動伴星の発見は,多くの実世界応用を持っている。既存発見手法の大部分は集中計算に限定されているが,大規模軌道データを取り扱うためのこれらの技術はかなりの性能改善を必要とする。並列計算は基本的にこの問題を処理するための代替法を提供する。本研究では,まず,分散並列計算にバッチ及びストリーミング収集パターン発見アルゴリズムの設計と実装を提示した。その後,効率的計算のためのいくつかの最適化法を提案した。最後に,Amazon EC2クラスターを用いた最適化の方法と有効性の効率を評価するために公開データセットに基づく包括的な実験を行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
計算機網  ,  人工知能  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る