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J-GLOBAL ID：201802213421946836   整理番号：18A1747261

Sparkに基づくFP_Growthアルゴリズムの並列と最適化【JST・京大機械翻訳】

Parallelization and optimization of FP_Growth algorithm based on Spark

著者 (3件)： Shi Lukui (河北工業大学 計算机科学与軟件学院,天津 300401) ,  Zhang Xin (河北工業大学 計算机科学与軟件学院,天津 300401) ,  Shi Shengli (河北師范大学 信息技術学院,石家庄,050024)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 13  ページ： 52-58,110  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： PFP_Growthアルゴリズムは,P_GrowthアルゴリズムのHadoopプラットフォーム上のMapReduceの並列化に基づいているが,それは,負荷平衡の問題を考慮しないので,各ノードのタスク時間の不一致,または,大きな差異をもたらす。その結果,アルゴリズムの実行効率は減少した。アルゴリズムの実行効率を改善するために,本論文は,Sparkに基づくRPFPアルゴリズムを提案し,PFP_Growthアルゴリズムの平衡パケット化と時間複雑性の両方の最適化を行い,負荷の合計と最小のグループに負荷の大きい項目を均等にグループ化して,均等にグループ分けした。チェーンヘッドテーブル構造の中のハッシュ表現の追加によって,時間複雑性を減少するために,高速アクセス要素アドレスの目的を,急速にアクセスすることができた。実験結果は,RPFPがPFPアルゴリズムの最適化により頻出アイテム集合のマイニング効率を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 負荷分散 ,  高速度 ,  *最適化 ,  パケット ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： アドレス ,  複雑性 ,  MapReduce ,  Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： FP_Growth algorithm ,  frequent itemset mining ,  load balance ,  head table ,  Spark

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： アルゴリズム ,  最適化