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J-GLOBAL ID：201802253519980357   整理番号：18A1112086

HotML:ソーシャルネットワークのためのDSMベース機械学習システム【JST・京大機械翻訳】

HotML: A DSM-based machine learning system for social networks

著者 (6件)： Zhang Yangyang (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Li Jianxin (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Sun Chenggen (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Alam Bhuiyan Md Zakirul (Department of Computer and Information Sciences, Fordham University, New York 10458, USA) ,  Yu Weiren (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhang Richong (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 26  ページ： 478-487  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模データ時代において,Twitter,Weibo,Faceブックのような社会的ネットワークは,世界的にますます人気があるようになっている。ソーシャルネットワーク解析を支援するために,多くの機械学習(ML)アルゴリズム,例えばユーザ分類,リンク予測,感情解析,推奨などが採用されているが,データセットは,機械学習システム上のモデルを訓練するためにさえも日を要する可能性がある。性能問題は,訓練プロセスを促進するために考慮されなければならない。本論文では,一般的な機械学習システムHotMLを提案した。HotMLは,サーバが表構造において組織化されたグローバル共有パラメータを管理するパラメータサーバ(PS)アーキテクチャにおいて設計され,作業者は並列にデータセットを計算し,グローバルパラメータを更新する。HotMLは,高水準データ抽象化,軽量タスクスケジューリングシステム,およびSSP一貫性を提供する著者らの以前の研究DPSに基づいている。HotMLは,PSサーバとPS作業者を物理的に分離することによりDPS設計を改善し,SSPPush,SSP以外のSSPDrop,一貫したサーバ側チェックポイントを含むフォールトトレランスと柔軟な作業者側チェックポイント,および作業負荷バランスを含む柔軟な一貫性モデルを提供した。提案したシステムの性能とスケーラビリティを実証するために,一連の実験を行い,その結果,HotMLはネットワーク時間を約74%削減でき,一般的なMLシステム,Pettuumと比較して1.9倍の性能を達成できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フォールトトレランス ,  予測 ,  *機械学習 ,  計算機アーキテクチャ ,  データ抽象化 ,  *ネットワーク ,  モデル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  整合性モデル ,  チェックポイント ,  軽量 ,  大規模データ ,  *学習支援システム ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ ,  パラメータサーバ ,  分散機械学習 ,  フォールトトレランス

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  CAI  (JE09000G) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルネットワーク ,  DSM ,  ベース機械 ,  学習システム