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J-GLOBAL ID：201702258930769975   整理番号：17A1778718

修正ストリーミングk-平均に基づくスマートメータデータ解析【Powered by NICT】

Smart Meter Data Analytics Based on Modified Streaming k-Means

著者 (4件)： Zhu Wendong ,  Yu Weiqing ,  Kan Bowen ,  Liu Guangyi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIGCOM  ページ： 328-333  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： k-meansクラスタリングは,データ解析における中心問題の一つであり,最も一般的なデータ処理アルゴリズムの一つとして残されている。連続と進化するデータに対処するためにk-平均クラスタリングアルゴリズムの流動変形である。ストリーム計算は,ユーザは全ての事象とデータを捕捉し,解析し,全ての時間とジャストインタイムを可能にした。ストリーミングモデルは実時間,動的とインクリメンタル特徴に起因してバッチモデルを越える利点を有する。しかし,ストリーミングk-平均クラスタ中心の初期帰属に敏感であり,結果は,クラスタ中心は有意にドリフトする場合に正確ではない。動的とインクリメンタル性ストリーミングk-平均アルゴリズムだけでなく,データの長期パターンを考慮に入れることができるを示した。ストリーミングk-平均クラスタリングと比較して,修飾ストリーミングk-平均クラスタリングはより良好な収束能力とより安定した結果を持っている。消費者区分問題における改良ストリーミングk-平均アルゴリズムの応用を調べ,実世界スマートメータデータを用いて提案手法の有効性を示した。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： データ処理 ,  消費者 ,  かんばん方式 ,  *ストリーミング ,  アルゴリズム ,  クラスタ ,  *データ解析 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 実時間 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *スマートメータ , 【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)： ストリーミング ,  平均 ,  スマートメータ ,  データ解析