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J-GLOBAL ID：201802244881517209   整理番号：18A0517874

リアルタイムデータ解析のための重み付き多次元スケーリングのポータブル並列設計【Powered by NICT】

Portable Parallel Design of Weighted Multi-Dimensional Scaling for Real-Time Data Analysis

著者 (4件)： Dash Sajal ,  Verma Anshuman ,  North Chris ,  Feng Wu-chun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 10-17  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： 低次元空間への高次元データセットの予測知識発見の効率を改善し,実時間データ解析を容易にすることができる。次元縮小のための一つの技術,重み付き多次元スケーリング(WMDS),は約変態中のペアワイズ重みつき距離を保存するがそのO(f(n)D)アルゴリズムは,大規模データセット上で実時間性能を阻害する。CLARET,確率的力に基づくMDS(SF MDS)および微光から採用した拡張アルゴリズム概念を組み合わせた著者らの迅速でポータブル並列WMDSツールを提案した。さらにリアルタイムデータ解析のためのClaretの性能を改善するために,元のO(d)時間の代わりにO(log D)時間で伸縮とJohnson Lindestrauss’の補題と呼ばれる新しいデータマッピングを組み合わせることにより近似重み付きユークリッド距離を計算する前処理ステップを提案した。前処理段階はWMDSの複雑さを減少させるO(f(n)D)からO(f(n)logd),大きなDのために著しい計算利得である。最後に,V2PIはリアルタイム分析を容易にするための会話型可視化ツールに統合することによりClaretの事例研究を提示する。射影の品質を確保するためには,幾何学的形状マッチングアラインメントプロセスと品質計量を提案した。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： アルゴリズム ,  *携帯型 ,  事例研究 ,  予測 ,  近似法 ,  射影 ,  知識発見 ,  品質 ,  次元縮小 ,  前処理 ,  *高次元
準シソーラス用語： 幾何形状 ,  *実時間 ,  Euclid距離 ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 信号理論  (ND02020G) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  遺伝学一般  (EC01010C) ,  言語プロセッサ  (JD03040F) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： リアルタイム ,  データ解析 ,  多次元 ,  スケーリング ,  ポータブル ,  設計