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J-GLOBAL ID：201702254607584753   整理番号：17A1655175

進化計算に基づく異常軌道並列検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Parallel Algorithm for Detecting Trajectory Outliers Based on Evolutionary Computation

著者 (3件)： Tang Mengmeng (南京師范大学計算机科学与技術学院,南京,210023) ,  Ji Genlin (南京師范大学計算机科学与技術学院,南京,210023) ,  Zhao Bin (南京師范大学計算机科学与技術学院,南京,210023)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 32  号： 2  ページ： 382-389  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  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： 異常軌跡検出は,軌跡データマイニングの研究分野における重要な研究課題の1つである。進化計算に基づく異常軌道検出アルゴリズム(TOP-k evolving trajectory outlier detection、TOP-EYE)は有効な異常軌道検出アルゴリズムである。その他のアルゴリズムと異なる軌跡距離計算方法と異なり、TOP-EYEアルゴリズムは軌跡の方向と密度の角度から、進化計算の方式を用いて異常を検出する。大規模軌道データセットの異常検出におけるTOP-EYEアルゴリズムの効率を改善するために,新しいアルゴリズムを提案した。本論文では、MapReduceに基づく異常軌跡検出並列アルゴリズム(Parallel detecting abnormal trajectory based on TOP-EYE、PDAT-TOP)を提案した。MapReduce並列計算の優位性を用いて,異常軌道検出の効率を改善した。アルゴリズムのPDAT-TOPをHadoopプラットフォーム上で実現し、実験結果により、アルゴリズムPDAT-TOPは異常軌道を有効に検出でき、かつ高い拡張性と加速比を持つことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 軌跡 ,  *進化的計算 ,  データマイニング ,  並列演算 ,  並列アルゴリズム ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： Hadoop ,  MapReduce ,  異常検出 ,  距離計算 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： trajectory outlier detection ,  evolutionary computation ,  parallel detecting abnormal trajectory ,  spatial temporal data mining

分類 (5件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 進化計算 ,  軌道 ,  検出アルゴリズム