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J-GLOBAL ID：201802230896606279   整理番号：18A0883194

MapReduceに基づく並列MRACO-PAMクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A parallel MRACO-PAM clustering algorithm based on MapReduce

著者 (2件)： Zhao Baowen (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122) ,  Xu Hua (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 39  号： 10  ページ： 1801-1806  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  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： クラスタ分析は,データ処理アルゴリズムで一般的に使用される方法であり,PAMアルゴリズムは,最も頻繁に使用されるクラスタリングアルゴリズムの1つになった。伝統的PAMアルゴリズムは,K-Meansアルゴリズムのクラスタリングプロセスにおけるデータに敏感であるが,従来のPAMアルゴリズムには,遅い収束速度と大きなデータセット効率の問題があった。これらの問題に対して、アリコロニー探索メカニズムを利用して、PAMアルゴリズムの大域探索能力と局所探索能力を強化し、MapReduce並列プログラミングフレームに基づいて、MRACO-PAMアルゴリズムを提案し、並列化計算を実現し、実験を行った。実験結果は,MapReduceフレームワークに基づく並列MRACO-PAMクラスタリングアルゴリズムの収束速度が改良され,大規模データを処理する能力を持ち,良好なスケーラビリティを有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算 ,  クラスタ分析 ,  *アルゴリズム ,  データ処理 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 大規模データ ,  並列プログラミング ,  蟻コロニー ,  収束速度 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MapReduce ,  ant colony optimization (ACO) ,  partitioning around medoid (PAM) ,  big data ,  parallel computing

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (2件)： MapReduce ,  クラスタリングアルゴリズム