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J-GLOBAL ID：202002285423832436   整理番号：20A2619199

P-BBA:ビッグデータにおける頻出アイテム集合マイニングのためのマスタ/スレーブ並列バイナリベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

P-BBA: A Master/Slave Parallel Binary-based Algorithm for Mining Frequent Itemsets in Big Data

著者 (4件)： Amir Aliya Najiha (Univerisiti Teknologi Petronas,Computer and Information Sciences Department,Seri Iskandar,Malaysia) ,  Alhussian Hitham Seddig Alhassan (Univerisiti Teknologi Petronas,Computer and Information Sciences Department,Seri Iskandar,Malaysia) ,  Fageeri Sallam Osman (University of NizwaNizwa,CEMIS College,Department of Information Systems,Sultanate of Oman) ,  Ahmad Rohiza (Univerisiti Teknologi Petronas,Computer and Information Sciences Department,Seri Iskandar,Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCI  ページ： 92-97  発行年： 2020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： 頻繁なアイテム集合マイニングは,特に大きなデータセットを扱うとき,効果的だが計算上の高価な技術である。したがって,合理的な時間において大きなデータセットで働くためのカスタマイズ可能なアルゴリズムの必要性は,必要になる。バイナリーベースの技術アルゴリズム(BBT)は,頻繁なパターンの同定とメモリ消費の低減のプロセスを単純化するために,データベーストランザクションとバイナリ演算のバイナリ表現を使用した。しかし,BBTアルゴリズムは,大きなデータを扱うとき,実行時間に関して低い性能の問題をまだ受けている。これは,BBTアルゴリズムが実行の単一スレッドとして実行するように設計されたという事実による。したがって,バイナリベースの技術アルゴリズム(BBT)の性能を改善する必要がある。本研究では,上記の問題を解決するために並列二値ベースアルゴリズム(P-BBA)を提案した。提案したP-BBAの目的は,協調的かつ協調的に一緒に働き,許容できる時間枠内で頻出アイテム集合のリストを生成する協調スレッドを開発することにより,大きなデータセットを処理することである。アルゴリズムは,Apache Spark分散プラットフォームに適合するために,Master/Slaveスレッドモデルを用いて設計した。性能を全実行時間に基づいて評価した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  記憶装置 ,  簡素化 ,  データベース ,  演算 ,  スレッド ,  カスタム化
準シソーラス用語： 実行時間 ,  Apacheモジュール ,  バイナリー ,  *ビッグデータ , 【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 (3件)： ビッグデータ ,  集合 ,  マスタ