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J-GLOBAL ID：201602299287669820   整理番号：16A0349960

MapReduceに基づくMICアルゴリズムの並列化【Powered by NICT】

Parallelization of MIC Algorithm Based on MapReduce

著者 (3件)： Lv Rui (Guangxi Key Lab of Trusted Software,Guilin Univ. of Electronic Technol., Guilin) ,  Cai Guoyong (Guangxi Key Lab of Trusted Software,Guilin Univ. of Electronic Technol., Guilin) ,  Pei Guangzhan (Guangxi Key Lab of Trusted Software,Guilin Univ. of Electronic Technol., Guilin)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 42  号： 11  ページ： 80-83,103  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： MICは変数間に存在する関係の可能性だけでなく,効果的に種々の複雑な種の関係を特定するが,また関係に及ぼす雑音の影響を正確に記述できる解析法の一種である。大規模データセットにおける変数関係を探るビッグデータマイニングに意味すると考えられる。多数の変数を含むデータセットを扱う性能の不足を目指して,本論文は,MapReduceに基づく並列化法を提案した。最初に生アルゴリズムより小さい分配を行い,次にタスク鎖マップ低減マップに基づく並列モデルを採用した。このモデルは平行計算ユニットを効果的に増加させるだけでなく,システム資源の不要な消費を大きく低減する。理論的解析と実験的検証は,改良されたアルゴリズムは,同じ精度だけでなく,元のアルゴリズムと実行速度の面で大きな改善を持つことを示した。スピードアップ比とプロセスMap2の量の間の関係は,著者らの方法は,システム資源の面で良好なスケーラビリティを持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速化 ,  雑音 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： データセット ,  大規模データセット ,  *MapReduce , 【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)： MapReduce ,  MIC ,  アルゴリズム ,  並列化