文献

J-GLOBAL ID：201802258480560059   整理番号：18A0519266

大規模テキスト屍体試料の分割のための並列階層的部分空間クラスタ化【Powered by NICT】

Parallel hierarchical subspace clustering for segmenting large text corpuses

著者 (4件)： Karthick S. (Department of Computer Science and Engineering, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India) ,  Shalinie S. Mercy (Department of Computer Science and Engineering, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India) ,  Umabharathi S. (Department of Computer Science and Engineering, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India) ,  Saroja S. Kavya (Department of Computer Science and Engineering, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOEI  ページ： 1-6  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： 階層的文書クラスタリングでは,類似のグルーピング文書を助け,有用な情報の抽出を容易にした。文書の高次元性と文書コーパスの規模はしばしばメモリと計算パワーに対する重い要求をもたらした。本論文では,階層的文書クラスタリングアルゴリズムのための並列化方式を設計し,実装し,このアルゴリズムの性能に及ぼす人気のある次元低減手法の効果を調べた。並列化方式であるマップ低減のような分散並列プログラミング枠組みに実装するに適している。並列階層的アルゴリズムを,このクラスタ検証指数で測定した良好な品質のクラスタを生成し,またHaLoop Map-Reduceフレームワークに走らせているときにかなりの高速化を達成した。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： *クラスタ化 ,  高速化 ,  アルゴリズム ,  記憶装置 ,  コーパス ,  品質 ,  高次元 ,  次元縮小 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： クラスタ検証 ,  並列プログラミング ,  クラスタリングアルゴリズム ,  文書クラスタ化 ,  *部分空間 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  屍体 ,  試料 ,  部分空間 ,  クラスタ化