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J-GLOBAL ID：201802211545323928   整理番号：18A0199813

MapReduceに基づく分散型単一パスクラスタリングアルゴリズム【Powered by NICT】

Distributed single pass clustering algorithm based on MapReduce

著者 (3件)： Elsayed Abdelrahman (Central Lab. for Agricultural Expert Systems, Agricultural Research Center, Giza, Egypt) ,  Ismael Osama (Faculty of Computers and Information, Cairo University, Giza, Egypt) ,  Mokhtar Hoda M. O. (Faculty of Computers and Information, Cairo University, Giza, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICIS  ページ： 160-165  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： 利用可能なデータは,刻々と急速に増加し,これは最終的にビッグデータ洪水に対する抗力。はそれから有用な知識を抽出するために,ビッグデータを利用するための緊急必要性がある。分散アーキテクチャとデータ集約アルゴリズムの採用ハンドリングと処理ビッグデータを容易にした。処理ビッグデータの走行時間を短縮するためにMapReduceに基づく分散型単一パスクラスタリングアルゴリズムを紹介した。,単一パスクラスタリングと関連していることを入力データ問題を緩和するために,中央値に基づく単一パスクラスタ化を紹介した。さらに,中央値に基づく単一パスクラスタリングとk-平均アルゴリズムを統合した新しいハイブリッドアプローチを提案した。提案する統合は,テキストのようなスパースなデータでよく機能することメジアンベースのクラスタ化を改善した。実験結果は,提案した手法は従来の単一パスクラスタリングよりも優れていることを示した。Copyright 2018 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： 中央値 ,  洪水 ,  クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  高速度 ,  抗力 ,  走行時間
準シソーラス用語： テキスト ,  入力データ ,  データ集約 ,  分散アーキテクチャ ,  ビッグデータ ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： MapReduce ,  パス ,  クラスタリングアルゴリズム