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J-GLOBAL ID：201702254902670047   整理番号：17A1779750

ポアソン分布に基づくサンプルデータの抽出【Powered by NICT】

Extracting sample data based on poisson distribution

著者 (6件)： Zhang Hao Lan (The Center for SCDM, NIT, Zhejiang University, China) ,  Liu Jiming (Dept of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong) ,  Li Tongliang (Applied Mathematics Institute, Heibei Academy of Science, China) ,  Xue Yun (South China Normal University, Guangzhou, China) ,  Xu Songjie (The Center for SCDM, NIT, Zhejiang University, China) ,  Chen Junhua (The Center for SCDM, NIT, Zhejiang University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLC  ページ： 374-378  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： サンプリング法は,ビッグデータアプリケーションの迅速な成長に起因する需要になってきている。「ビッグデータ」という用語は,データ量の大きなサイズを意味するだけでなく,データ生成の高速,実時間解析のための大量のデータを処理する限られた能力のために多くの既存のデータマイニングと解析的応用を困難を示した。質問を支援する要約データ集合を生成するためにサンプリングの使用に対する如何なる要求がCormodeとDuffieldに従って増加している。サンプリング法における最先端は,ネットワークトラフィックと社会的ネットワークを含む様々な領域にうまく応用されている[1]。本論文では,実時間解析のための包括的なデータセットを提供するために導入される新しいPoissonベースサンプリング法。提案したPoissonベースサンプリング法は,以前の正規分布サンプリング法を拡張した[2]。実験結果により,提案手法の効率性を示した。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： データマイニング ,  高速度 ,  *Poisson分布 ,  正規分布 ,  時間分析
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  ネットワークトラフィック ,  最先端 ,  データ量 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： ポアソン分布 ,  サンプル