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J-GLOBAL ID：201802227645034839   整理番号：18A1622332

iコマースのための並列クラスタ化最適化技法を用いた性能測度解析【JST・京大機械翻訳】

Performance Measures Analysis Using Parallel Clustered Optimization Techniques for I-Commerce

著者 (3件)： Kolhe Likhesh (Department of Computer Engineering PAHER, Udaipur) ,  Khaimar Vaishali (HOD-Information Technology Terna Engineering College, Navi Mumbai) ,  Kumar Jetawat Ashok (PAHER, Udaipur)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： Confluence  ページ： 244-249  発行年： 2018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： センシング装置によるI-Commerceの急速な発展に起因して,サービスプロバイダの多様性からの多数のサービスの突然の増加が続いている。I-Commerceサービスは,いくつかの開発サービスを提供する。それに応じて,類似の定性的条件が,類似の機能性で利用可能になり,その結果,サービスフローを他のサービスと自動的に結合させる。I-Commerce利害関係者は自然において環境的で動的であるが,出力を強化するために効率的な手法を用いることが必要である。本論文では,動的性とともにサービスの数値集合を与えるために,アリ最適化法またはプロトコルを選択することを主な目的とした。本論文において,並列クラスタリング最適化法を,I-Commerceにおけるシステムの有効性と性能を強化するために,Ant Beeコロニー最適化技術によるMapReduceの融合を実行することによって開発した。さらに,Map Reduceアルゴリズムを採用することにより,関連する実行サービスをHadoopプラットフォーム上で予測した。並列処理サービスは,I-Commerceにおける大量の非構造化データを処理するための不可欠な側面として,時間因子を減少させる。本システムにおいて修正する関連性と能力を,リアルタイム既存のデータセットに関するシミュレーションとモデル化によって解析して評価した。本論文は,性能評価と結果を調査することによって,Recall,PrecisionとPrediction Accuracyを見つけることによって実行した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 性能評価 ,  並列処理 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  検出器 ,  高速度 ,  コロニー ,  モデリング
準シソーラス用語： 実時間 ,  非構造化データ ,  Hadoop ,  MapReduce ,  利害関係者 ,  サービスプロバイダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： コマース ,  クラスタ化 ,  最適化技法 ,  性能測度 ,  解析