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J-GLOBAL ID：201702283309776061   整理番号：17A0915064

相関ルールマイニング問題のためのGPUに基づくバイオにヒントを得たモデル【Powered by NICT】

GPU-based Bio-inspired Model for Solving Association Rules Mining Problem

著者 (4件)： Djenouri Youcef ,  Bendjoudi Ahcene ,  Djenouri Djamel ,  Comuzzi Marco
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PDP  ページ： 262-269  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： かなりデータインスタンスにおける項目間の相関を抽出するプロセスを加速するために相関ルールマイニング(ARM)問題に本論文で探索バイオインスパイアードアプローチの応用。新しいバイオインスパイアードGPUベースモデルを提案したGPU上で並列に複数のルールを評価することにより大規模GPU貫通から利益を得た。提案したモデルを検証するために,最も使用されているバイオ誘起的アプローチ(GA,PSO,BSO)はよく知られた大きなARM事例を解くためにGPU上で実行した。実実験はNvidiaテスラC2075GPUデバイスと結合したIntel Xeon64ビット4コアプロセッサE5520で行われてきた。結果は,遺伝的アルゴリズムでは,PSOとBSOより優れていることを示した。さらに,挑戦的なWebdocsインスタンスを扱う場合,最先端GPUbased ARMアプローチよりも優れている。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： *モデル ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 相関ルールマイニング ,  問題 ,  GPU ,  ヒント ,  モデル