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J-GLOBAL ID：201602278101530879   整理番号：16A1281142

抽出重み付きグラフのためのMapReduceを用いたエッジ量計算【Powered by NICT】

The Edge Weight Computation with MapReduce for Extracting Weighted Graphs

著者 (7件)： Feng Yuhong (College of Computer Science and Software Engineering and the Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Wang Junpeng (College of Computer Science and Software Engineering and the Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Zhang Zhiqiang (Department of Research and Development, Beansmile, Guangzhou, China) ,  Zhong Haoming (Big Data Center, WeBank, Shenzhen, China) ,  Ming Zhong (College of Computer Science and Software Engineering and the Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Yang Xuan (College of Computer Science and Software Engineering and the Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Mao Rui (College of Computer Science and Software Engineering and the Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 27  号： 12  ページ： 3659-3672  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 大量のデータからの自動重み付きグラフ構築である重み付きグラフ理論に基づくデータマイニングプロセスに必須である,必要な資源が枯渇した場合エッジ重み計算は時間がかかりまたは単一マシン上での完了に失敗する。添加では,既存研究では,エッジ重みの精度,グラフ精度を表し,次のデータマイニング結果に影響を及ぼす測定欠いていた。本論文では,MapReduceフレームワークを用いたエッジ重み計算アルゴリズムの実装と評価,強力な並列・分散処理モデルは分類について述べた。,エッジ重み計算アルゴリズムの分類を開発し,それらはMapReduceにどのように適用できるかをも考察した。エッジ,強度分布,群集構造,ホッププロットと有効直径の数の観点から辺の重み精度に関する包括的測定を提案した。最後に,実際の大規模社会的ネットワークアプリケーションデータセットを用いたメモリやディスク使用,実行時間と精度の点でこれらのアルゴリズムを評価するために実施されている性能研究。結果を示し議論した。著者らの比較結果は,与えられた大量のデータセットのための重み付きグラフを構築するための最も効果的な並列分散エッジ重み計算アルゴリズムを見出すのを助けることができる。Copyright 2016 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： 記憶装置 ,  グラフ理論 ,  円板 ,  *データマイニング ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実行時間 ,  社会的ネットワーク ,  強度分布 ,  分散並列処理 ,  計算アルゴリズム ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  MapReduce ,  エッジ ,  計算