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J-GLOBAL ID：201702258963130691   整理番号：17A1778722

量子コンピューティングと量子保管を用いた相関ルールマイニング【Powered by NICT】

Association Rules Mining with Quantum Computing and Quantum Storage

著者 (4件)： Gao Qiang ,  Zhang Fengli ,  Wang Ruijin ,  Zhou Fan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIGCOM  ページ： 354-360  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： ビッグデータの急速な発展は,計算効率および貯蔵容量に対する高い要求を提示した。しかし古典的計算に基づく伝統的なマイニングアルゴリズムはデータ解析と計算の要求を満足できなかった。超並列計算と超加速のユニークな能力量子系のために,大規模計算とデータ貯蔵は十分に解決することができた。量子コンピュータの開発はまだ定性的飛躍を達成していないが,ビッグデータ応用における量子計算は理論的成果を達成した。本論文では,出発点としての量子データマイニングを行った。相関ルールの候補セットを貯蔵し,相関ルールの処理における低計算能力を持つに十分な空間を持たないので,ブール行列に基づく相関ルールマイニングのためのデータ記憶と検索の新しい量子法を提案し,Q Eclatは候補集合の計算を促進する支援できると呼ぶアルゴリズムを提案した。オープンデータ源に基づく著者らの解析によれば,提案した方法は,記憶容量と計算能力の点で従来のEclatアルゴリズムよりも優れている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： 量子コンピュータ ,  データ蓄積 ,  *量子計算 ,  *相関ルール ,  データマイニング ,  アルゴリズム ,  高速度 ,  記憶容量 ,  データ解析
準シソーラス用語： オープンデータ ,  大規模計算 ,  量子系 ,  計算効率 ,  ビッグデータ ,  *アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 量子コンピューティング ,  量子 ,  保管 ,  相関ルールマイニング