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J-GLOBAL ID：201702263563443201   整理番号：17A1284057

頻繁なアイテムセットマイニングアルゴリズムに基づく車の応用と実現【JST・京大機械翻訳】

APPLICATION AND REALIZATION OF ESCORT VEHICLE BASED ON FIM ALGORITHM

著者 (4件)： Chen Yao (上海市計算技術研究所 上海 200040) ,  Gui Feng (同済大学電子与信息工程学院 上海 201800) ,  Lu Chao (上海市計算技術研究所 上海 200040) ,  Wang Hua (上海市計算技術研究所 上海 200040)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 34  号： 4  ページ： 60-64  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 大規模データ技術の開発と交通データの急速な膨張により,大量の交通データを伴う車のマイニングが研究の焦点となっている。Sparkの計算フレームワークに基づく頻繁なアイテムセットマイニングアルゴリズムを提案して,それは自動車のマイニングモジュールに適用されて,大規模なトラックデータをHadoop分散ファイルストレージ(HDFS)によって統合して,それは統合システムに可視化された。実際のプロジェクトに基づいて,それは実際の重要性を有して,それは交通管理者に科学的な意思決定を提供することができることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  可視化 ,  意思決定 ,  高速度 ,  *集中方式
準シソーラス用語： Hadoop分散ファイルシステム ,  Hadoop ,  交通データ ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： HDFS ,  Spark computing framework ,  FIM ,  Escort vehicle

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 応用