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J-GLOBAL ID：201702272307663448   整理番号：17A0067871

不確実なデータストリームにおける頻出パターンの並列マイニングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A PARALLEL MINING ALGORITHM WITH FREQUENT PATTERN FOR UNCERTAIN DATA STREAM

著者 (3件)： Chang Yanfen (School of Information Engineering,Ningbo Dahongying University) ,  Wang Le (School of Innovation Experiment, Dalian University of Technology) ,  Wang Huibing (School of Innovation Experiment, Dalian University of Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 9  ページ： 20-23,162  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 不確定データ集合における頻繁なパターンマイニングの研究ホットスポットの1つは,データマイニングアルゴリズムの時空間効率の改善であり,特に,現在のデータ量が大きい場合には,マイニングアルゴリズムの効率に対する実際の応用がより高いことである。動的不確実性データストリームにおける頻繁なパターンのマイニングモデルに関して,本論文は,アルゴリズムAT-MINEに基づいて,MAPREDUCEに基づく並列マイニングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは2つのMAPREDUCEを必要とし,1つのスライディングウィンドウからすべての頻出パターンをマイニングすることができる。実験では,多くの場合に1回のMAPREDUCEによりすべての頻出アイテム集合をマイニングすることができ,かつデータ量ごとにデータを均等に各ノードに割り当てることができる.実験結果は,このアルゴリズムの時間効率が1桁向上することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ホットスポット ,  *アルゴリズム ,  *不確実性
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  データ量 ,  パターンマイニング ,  *頻出パターン ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Uncertain data ,  Frequent pattern ,  Data mining ,  Parallel algorithm

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： データストリーム ,  頻出パターン ,  アルゴリズム