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J-GLOBAL ID：201702219928483829   整理番号：17A1032885

クラウドコンピューティング環境のECBフレームワークにおけるK-平均クラスタ化の実現【Powered by NICT】

Implementation of K-means clustering in ECB framework of cloud computing environment

著者 (2件)： Dutta Stobak (Department of Information and Technology, Balasore College of Engineering and Technology, Balasore, India) ,  Sengupta Sabnam (Department of Information and Technology, B. P. Poddar Institute of Management & Technology, Kolkata, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Confluence  ページ： 293-297  発行年： 2017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： 今日のシナリオではクラウドコンピューティング技術は大きなデータセットを効率的に管理する浮上してきた。大量のデータは日を現在日常生成されるので,非常に大きなデータセット上で動作するデータマイニングアルゴリズムの要求がある。雲とそのサービス数の最近の急速な増加であるのでクラウドコンピューティング技術が重要性を増している。データマイニングを行うために,分散データを融合とマイニングアルゴリズムを行うことが必要である。企業クラウドバスアーキテクチャにおけるサービス発見のためのK平均クラスタリングアルゴリズムを実現するための方法を提示した。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 ,  *クラスタ化 ,  高速度
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  サービス発見 ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウドコンピューティング ,  環境 ,  フレームワーク ,  平均 ,  クラスタ化