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J-GLOBAL ID：201802289825688486   整理番号：18A0207902

MapReduceの下で,PAMアルゴリズムと詳細に播種されたマルチサンプルクラスタリングを融合した。【JST・京大機械翻訳】

Multi-samples Merging Clustering Algorithms Combining PAM Algorithm and Careful See-ding 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： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 10  ページ： 2281-2285  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 伝統的なPAM(Partitioning Around Medoids)アルゴリズムの時間複雑性は高く、処理の大データセットの時効率は低下する。近年、研究者はMapReduceモデルを用いてクラスタリングアルゴリズムをより高い性能を得られたが、MapReduceモデルはアルゴリズムの反復過程に複数回の再起動タスクを必要とし、ファイルシステムからデータとデータを読み取り、データ処理効率に影響を与える。本論文は,MapReduceに基づく2つのクラスタリングアルゴリズムを提案して,それは,PAMアルゴリズムのクラスタ化の有効性を維持して,アルゴリズムの性能を著しく改良した。性能試験とクラスタリング有効性実験の結果により、提案した方法は期待される効果に達し、良好な拡張性があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ファイルシステム ,  性能試験 ,  データ処理 ,  クラスタ化 ,  時効 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  複雑性 ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： partitioning around medoids ,  MapReduce ,  probability sampling ,  performance ,  cluster validity

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： MapReduce ,  PAM ,  アルゴリズム ,  播種 ,  融合