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J-GLOBAL ID：201702278091379606   整理番号：17A1385744

極端学習機械およびMapReduceを用いた並列マルチグラフ分類【Powered by NICT】

Parallel multi-graph classification using extreme learning machine and MapReduce

著者 (5件)： Pang Jun (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Liaoning 110819, China) ,  Gu Yu (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Liaoning 110819, China) ,  Xu Jia (School of Computer, Electronics and Information, Guangxi University, Guangxi 530004, China) ,  Kong Xiaowang (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Liaoning 110819, China) ,  Yu Ge (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Liaoning 110819, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 261  ページ： 171-183  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチグラフはグラフのバッグに代表されるとマルチインスタンスの一般化としてモデル化した。マルチグラフ分類は教師つき学習問題,広範囲の応用性,科学的な出版物の分類,バイオ薬学活性試験とオンライン製品レコメンデーションなどを有している。しかし,既存アルゴリズムはマルチグラフ分類の高い計算複雑性のために小データセットを処理するために限られている。特に,精度は大規模データセットのための十分ではない。本稿で著者等は,MapReduceと極限学習機械(extreme learning machineを用いた膨大なデータセットの上でマルチグラフ分類問題を扱うためにスケーラブルかつ高精度並列アルゴリズムを提案した。現実世界と合成グラフデータセットに関する広範囲な実験は,提案したアルゴリズムが効果的かつ効率的なことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *グラフ ,  生物薬剤学 ,  モデリング ,  *学習機械 ,  教師つき学習 ,  アルゴリズム ,  並列アルゴリズム ,  刊行物 ,  計算量
準シソーラス用語： 高精度 ,  大規模データセット ,  オンライン ,  *MapReduce ,  *極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチグラフ ,  分類 ,  極端学習機械 ,  MapReduce

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 極端学習機械 ,  MapReduce ,  マルチ ,  グラフ ,  分類