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J-GLOBAL ID：201702242405623462   整理番号：17A0116919

MapReduceにおけるビッグデータのための学習MarkovブランケットBayesネットワーク【Powered by NICT】

Learning Markov Blanket Bayesian Network for Big Data in MapReduce

著者 (4件)： Che Yuxin ,  Hong Shaohui ,  Zhang Defu ,  Zhang Liming
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICTAI  ページ： 896-900  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： データマイニングの挑戦課題はビッグデータ時代の大量のデータを処理することである。MapReduceは,この挑戦課題を克服するための魅力的なモデルである。本論文では,学習MarkovブランケットBayesネットワーク(MBBN)過程を促進するために,新しい方法を提案した。Markovブランケットはいくつかの複雑なデータ集合におけるBayesネットワークのより良いモデル型である。学習Markovブランケットの時間と空間コストが大きく,変数が増加するにつれ急速になった。大量のデータが問題を困難にし,その独立性テストが必要である。統計的位相と独立性試験であるMapReduceフレームワークにおける変数間の適切な関係を見出すように並列化した。計算結果は四データセットを試験して報告し,高速化は,MapReduceによって得ることができることを示した。特に,MapReduceにおけるMarkovブランケットはナイーブBayes,木増強ナイーブBayesよりも高い精度率を有している。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： 位相 ,  高速化 ,  *データマイニング ,  学習 ,  高速度 ,  *ビッグデータ
準シソーラス用語： *信念ネットワーク ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  情報収集・整理  (AC04000I)

タイトルに関連する用語 (5件)： MapReduce ,  ビッグデータ ,  学習 ,  Markovブランケット ,  Bayesネットワーク