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J-GLOBAL ID：202202257346063584   整理番号：22A0707950

スパークプラットフォーム上の2つの並列アルゴリズムK平均とDBSCANクラスタリングの比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparative Study of Two Parallel Algorithm K-Means and DBSCAN Clustering on Spark Platform

著者 (3件)： Bouhout Safae (LIIAN Laboratory, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez, Morocco) ,  Oubenaalla Youness (OMEGA, LERES Laboratory, Moulay Ismail University, Meknes, Morocco) ,  Nfaoui El Habib (LIIAN Laboratory, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez, Morocco)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1418  ページ： 245-262  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 最近,クラスタリングアルゴリズムの広範な多様性が現れ,どのアルゴリズムが与えられたファイルとデータセットに最も適切であるかを決定するのが非常に困難になっている。大きなデータの文脈において,このタスクはより複雑になる。急速に大きく,そして,様々なものになるデータセットを調べるために,直感と人間分析スキルを越えなければならない。本論文では,2つのよく知られたクラスタリングアルゴリズム間の比較研究を行う。DBSCANとK-Meansは,Sparkフレームワークを用いた並列と分散環境における。主に収束時間とクラスタ安定性に焦点を当てた。得られた結果は,2つのアルゴリズムが大規模データセットでよくスケールでき,Bigデータの永久増加の問題に答えることができることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  データ ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  *並列アルゴリズム ,  データマイニング ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 分散環境 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  データクラスタリング ,  大規模データセット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データマイニング ,  データクラスタリング ,  並列アルゴリズム ,  K平均 ,  DBSCAN ,  火花

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： スパーク ,  プラットフォーム ,  並列アルゴリズム ,  平均 ,  クラスタリング ,  研究