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J-GLOBAL ID：202002277746892421   整理番号：20A1036305

Hadoopフレームワークにおける大規模データセットのためのk-NN分類【JST・京大機械翻訳】

K-NN Classification for Large Dataset in Hadoop Framework

著者 (4件)： Jha Ritesh (Department of Computer Science and Engineering, Birla Institute of Technology, Mesra Ranchi, JH, India) ,  Bhattacharya V. (Department of Computer Science and Engineering, Birla Institute of Technology, Mesra Ranchi, JH, India) ,  Singh Vinit (Department of Chemical Engineering, Birla Institute of Technology, Mesra Ranchi, JH, India) ,  Mukherjee I. (Department of Computer Science and Engineering, Birla Institute of Technology, Mesra Ranchi, JH, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 642  ページ： 495-501  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模データ領域において,従来のアルゴリズムアプローチは,それらがメモリ依存性であり,小規模および中規模のデータ集合に適しているので,大規模データ集合に対する分類に失敗し,提案したモデルは,大規模データ集合に対して,既存の分類を適用することを試みた。提案したモデルは,Hadoopフレームワークにおけるデータノード数の変化に対して,最近傍の最適k数に対する時間の短縮の割合を示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *記憶装置 ,  中規模
準シソーラス用語： *Hadoop ,  ビッグデータ ,  MapReduce ,  *大規模データセット ,  *大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ ,  K-NN ,  Hadoop ,  MapReduce

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： Hadoop ,  フレームワーク ,  大規模データセット