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J-GLOBAL ID：201702247137833042   整理番号：17A0239150

ビッグデータのためのブロッキング非整合記録の確率的並列化【Powered by NICT】

Probabilistic parallelisation of blocking non-matched records for big data

著者 (5件)： Dou Chenxiao (Data61, CSIRO, Australia) ,  Sun Daniel (Data61, CSIRO, Australia) ,  Chen Yi-Cheng (Tamkang University, New Taipei City, Taiwan) ,  Li Guoqiang (School of Software, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Liu Jianquan (Central Research Laboratories, NEC Corporation, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Big Data  ページ： 3465-3473  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： ブロッキングは記録的マッチングのためのフィルタリングないマッチドペアの技術であり,これは異なるデータ源に跨る同一実体に関連する記録の全ての対を収集することを目的とした。ブロッキングは,データマイニングとデータベース中の広く適合した。しかし,ビッグデータ,はまだ迅速で有効でないブロックアルゴリズム,候補対の数が大きいデータセット間の大きなからである。本論文では,単一機械における効率的な記録マッチングのための逐次アルゴリズムであることを最近提案されたブロッキングの確率的並列化について報告した。提案アプローチでは,分割された入力データに分散ブロッキング過程を行っている。ブロッキング過程間のデータ交換を低減するために,著者らはプロセスが独立に動作できる,一方凝集結果である一般的な計量に関して正しいことを保証する確率論的手法を採用した。実験解析は,この技術の利点を支持と雲の物理的展開adoop map-reduce系に対する新規なスケーラビリティを示した。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： データマイニング ,  *ブロッキング ,  データベース ,  マッチング ,  凝集 ,  フィルタリング ,  アルゴリズム ,  確率論
準シソーラス用語： データ交換 ,  入力データ ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  ブロッキング ,  確率 ,  並列化