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J-GLOBAL ID：201702232567520402   整理番号：17A1256910

FP成長を用いた頻出アイテム集合マイニングの実現のための並列アーキテクチャ【Powered by NICT】

Parallel architecture for implementation of frequent itemset mining using FP-growth

著者 (5件)： Tehreem Amna (College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology, Pakistan) ,  Khawaja Sajid Gul (College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology, Pakistan) ,  Akram Muhammad Usman (College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology, Pakistan) ,  Khan Shoab A. (College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology, Pakistan) ,  Ali Muhammad (College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSigSys  ページ： 92-98  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： 必要があると考えにおける生データ間の相関が高頻度アイテム集合マイニングはビッグデータの解析における基本的なステップである。現代では処理のための利用可能なデータの量は指数関数的に増大し,タイムリーに解決策を提供する,マイニングアルゴリズムのためのステップ作業になっている。ソフトウェア実装は,このようなデータセットを扱う,並列アーキテクチャ上での焦点は,切迫したと思われるにおける効率的な通常ではない。本論文では,FP成長アルゴリズムの実装のためのマルチプロセッサベース連続非折畳みアーキテクチャを提案した。N処理エンティティ(PE)は,協力的環境で働くことができるように提案したフレームワークは,FP成長アルゴリズムで利用可能な固有の並列性を利用した。処理実体を並列に非依存的に作用し,各反復の近くで大きく交換データ。全体のアーキテクチャは,並列処理の数に関して設計のスケーラビリティを可能にするモジュールである。フレームワークの性能をベンチマークデータセットを用いて評価し,その結果はPEの増加と共に著者らの提案したフレームワークの高速化における直線的な増加を示した。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： アルゴリズム ,  並列処理 ,  デコンボリューション ,  高速化 ,  指数関数 ,  *計算機アーキテクチャ ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： エンティティ ,  ビッグデータ ,  生データ ,  *並列アーキテクチャ , 【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)： FP ,  成長 ,  集合 ,  並列アーキテクチャ