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J-GLOBAL ID：201702260271375153   整理番号：17A1859060

Sparkによる系列データの品質評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Sequential Data Quality Using Spark

著者 (5件)： Han Chao (四川大学 計算机学院,成都,610065) ,  Duan Lei (四川大学 計算机学院,成都 610065;四川大学 華西公共衛生学院,成都 610041) ,  Deng Song (南京郵電大学 先進技術研究院,南京,210003) ,  Wang Huifeng (四川大学 計算机学院,成都,610065) ,  Tang Changjie (四川大学 計算机学院,成都,610065)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 11  号： 6  ページ： 897-907  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  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： シーケンスデータの実際的な応用により,シーケンスデータの品質評価は学術,工業などの多くの分野におけるホットな研究課題になっている。現在、主流の配列データの品質評価方法は、確率的な接尾辞木モデルに基づいてデータ品質評価を行うが、この方法は大規模データの処理を実現することが難しい。この問題を解決するために、Sparkに基づく配列データ品質評価アルゴリズムSTALK(sequential data quality evaluation with Spark)を提案した。アルゴリズムの効率を改善するために,改良枝刈り戦略を採用した。具体的には、Sparkプラットフォームにおいて、大規模な配列データを用いて、生成モデルを効率的に構築し、生成モデルにより、質問系列のデータ品質を迅速に評価した。最後に,STALKアルゴリズムの有効性,実行効率および拡張性を,実際のシーケンスデータセットによって検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム
準シソーラス用語： 大規模データ ,  データ品質 ,  接尾辞木 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： data quality ,  probabilistic suffix tree ,  Spark ,  parallel computing

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 系列 ,  品質評価