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J-GLOBAL ID：201702289669831510   整理番号：17A1287670

MapReduceアーキテクチャに基づく並列行列Aprioriアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Parallel matrix Apriori algorithm based on MapReduce architecture

著者 (2件)： Xie Zhiming (汕尾職業技術学院信息工程系,广東汕尾,516600) ,  Wang Peng (西南民族大学計算机科学与技術学院,成都610041;中国科学院成都計算机応用研究所,成都610041)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 2  ページ： 401-404  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 従来のデータマイニングアルゴリズムは,直接的にクラウドコンピューティングプラットフォームに移植されて,データマイニング効率は数桁増加するが,頻繁にトランザクションデータベースをスキャンする必要があるので,システムのVO,メモリ,および通信のオーバヘッドを増加させる。本論文は,マトリックスに基づく並列相関ルールアルゴリズム(Apriori_MMR)を提案した。このアルゴリズムは,データ分割のアイデアを結合して,並列化を改善し,候補を生成するための接続手順を単純化し,トランザクションデータベースを2回だけ走査し,同時に,計算過程においてトランザクションを圧縮することができ,それによりアルゴリズムの性能をさらに改善した。.............................................の処理を行うことができる.2つのアルゴリズムによる異なるデータ規模でのアルゴリズム性能の比較実験と2つのアルゴリズムの同じデータセットの異なるノード数の比較実験により、Apriori_MMRの計算効率が少なくともApriori_MRより2倍ぐらい高いことを検証した。サポートの閾値が小さければ小さいほど,効果はより明白であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データマイニング ,  簡素化 ,  *計算機アーキテクチャ ,  記憶装置 ,  比較試験 ,  相関ルール ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算効率 ,  *Aprioriアルゴリズム ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data mining ,  association rules ,  Apriori algorithm ,  cloud computing ,  matrix

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： MapReduce ,  アーキテクチャ ,  行列 ,  Aprioriアルゴリズム