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J-GLOBAL ID：201702268753455549   整理番号：17A1035457

マルチコアアーキテクチャ上での話者聴取者ラベル伝搬アルゴリズムを用いた重複コミュニティ検出の並列化と最適化【Powered by NICT】

Parallelizing and optimizing overlapping community detection with speaker-listener Label Propagation Algorithm on multi-core architecture

著者 (3件)： Yuchen Qiao (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Haixia Wang (Research Institute of Information Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Dongsheng Wang (Research Institute of Information Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCBDA  ページ： 439-443  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： ビッグデータ時代を迎えよているので計算性能を改善するために大量のデータセットのためのデータマイニング研究におけるアルゴリズムまたは応用のスケールアップは重要になっている。コミュニティ検出,データマイニングにおける最も重要な話題の一つである為に,多くのアルゴリズムは,実世界の複雑ネットワークのより良い探査のための提案した及び研究者は並列プログラミングによるそれらの計算性能を向上させるの製造を続けている。話し手と聞き手のラベル伝搬アルゴリズム(SLPA)は重複コミュニティ検出のための逐次線形時間アルゴリズムである。本研究では,SLPAを並列化および最適化するための新しいアプローチを提案した。は,その計算カーネルの一つの計算の複雑さを減少させ,並列実行中にメモリアクセスを得るためにより良い方法を提供を通してより効率的にする。豊富な実験の評価は以前の研究よりもマルチコアCPU上での実装のより優れたスケーラビリティを示した。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 ,  スケールアップ ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  計算量
準シソーラス用語： マルチコアプロセッサ ,  メモリアクセス ,  線形時間アルゴリズム ,  並列プログラミング ,  複雑ネットワーク ,  ビッグデータ ,  *コミュニティ検出 ,  *ラベル伝搬 ,  *話者 ,  *マルチコアアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： マルチコアアーキテクチャ ,  話者 ,  聴取 ,  ラベル伝搬 ,  アルゴリズム ,  コミュニティ検出 ,  並列化 ,  最適化