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J-GLOBAL ID：201702226800802823   整理番号：17A1646884

MR SNN:MapReduceを用いた並列共有最近傍クラスタ化アルゴリズムの設計【Powered by NICT】

MR-SNN: Design of parallel Shared Nearest Neighbor clustering algorithm using MapReduce

著者 (2件)： Wang Sujing (Department of Computer Science, Lamar University, Beaumont TX, USA) ,  Eick Christoph F. (Department of Computer Science, University of Houston, Houston TX, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBDA  ページ： 312-315  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： 共有最近傍(SNN)クラスタリングは良く確立された密度ベースクラスタリングアルゴリズム,様々なサイズ,形状,及び密度のクラスタを見つけることができる。SNNは多くの用途で広く採用されている。データセットのサイズが現在非常に大きいので,非効率的または単一マシン上での貯蔵及び処理されるために大規模データのための不可能でさえある。,単一マシン上で走行するクラスタリングアルゴリズムのスケーラビリティ問題に取り組まなければならない。本論文において,筆者らはビッグデータ解析のための高性能コンピューティングクラスタと強力なプログラミングプラットフォーム(MapReduce)を利用して伝統的なSNNクラスタリングアルゴリズムを改善した。特に,ビッグデータ解析のためのMR SNNと呼ばれるMapReduceベース共有最近傍クラスタ化アルゴリズムを設計した。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： *クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタ
準シソーラス用語： *MapReduce ,  高性能コンピューティング ,  ビッグデータ ,  クラスタリングアルゴリズム ,  大規模データ ,  密度ベースクラスタリング ,  アルゴリズム設計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： MR ,  MapReduce ,  共有 ,  クラスタ化 ,  アルゴリズムの設計