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J-GLOBAL ID：202002212471327461   整理番号：20A1866210

大規模分散データストリームからの最大情報k-アイテム集合マイニング【JST・京大機械翻訳】

Maximally informative k-itemset mining from massively distributed data streams

著者 (4件)： Zitouni Mehdi (INRIA and University of Montpellier, France and Universite de Tunis ElManar, Tunis, Tunisia) ,  Akbarinia Reza (INRIA and University of Montpellier, France) ,  Yahia Sadok Ben (Universite de Tunis ElManar, Tunis, Tunisia) ,  Masseglia Florent (INRIA and University of Montpellier, France)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SAC ’18  ページ： 502-509  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 結合エントロピーに基づくデータストリームにおける最大情報k-アイテム集合(miki)マイニングの問題に取り組んだ。著者らは,高度にスケーラブルな並列ミキマイニングアルゴリズムであるPentroSを提案した。PentroSは大量の流入データのマイニングプロセスを非常に効率的にする。データストリームの連続的側面を考慮し,特に,スライディングウィンドウから/それまでのトランザクションの到着/離脱後のミキ結果を更新する必要性の計算を減らすことにより,設計する。PentroSは大規模な実世界データストリームを用いて広範囲に評価されてきた。著者らの実験結果は,高いアイテム集合長で優れたスループットを可能にする提案の有効性を確認した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  *スループット ,  有効性 ,  ストリーミング
準シソーラス用語： *データストリーム ,  スライディングウィンドウ ,  ウィーニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ミキミニング ,  分散データストリーム ,  スパークストリーミング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  データストリーム ,  集合