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J-GLOBAL ID：201802258750741664   整理番号：18A1683800

大規模ストレージシステムのためのグラフベースのデータ関連性推定【JST・京大機械翻訳】

Graph-Based Data Relevance Estimation for Large Storage Systems

著者 (5件)： Venkatesan Vinodh ,  Lehinevych Taras ,  Cherubini Giovanni ,  Glybovets Andrii ,  Lantz Mark
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BigData Congress  ページ： 232-236  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： ストレージシステムにおいて,ユーザに対するファイルの関連性は,コストを低減するためのストレージ制御ポリシーを決定するために考慮することができ,一方,高い信頼性と性能を保持した。ファイルの関連性は,教師つき学習を適用し,特徴としてメタデータを用いることにより推定できる。しかし,教師つき学習は許容できる推定精度を達成するために多くの訓練サンプルを必要とする。本論文では,小さな訓練集合を用いたファイルの関連性推定のための新しいグラフベース学習システムを提案した。最初に,ファイルを利用可能なメタデータに基づいて異なるファイル集合にグループ化した。次に,ファイル間のパラメータ化類似性計量を,メタデータの知識を用いて各ファイル集合に対して導入した。最後に,二部グラフ上を通過するメッセージを関連性推定に適用した。提案したシステムを種々のデータセットでテストし,ロジスティック回帰と比較した。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： 教師つき学習 ,  メタデータ ,  パラメタリゼーション ,  *記憶方式 ,  類似性
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  二部グラフ ,  学習支援システム ,  推定精度 ,  高信頼性 ,  *ストレージ装置 , 【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)： 大規模 ,  ストレージシステム ,  グラフ ,  関連性 ,  推定