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J-GLOBAL ID：202202276116469444   整理番号：22A1037334

マルチソースデータ融合に基づく関連実時間ストリーミングビッグデータのための制御可能なクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Controllable Clustering Algorithm for Associated Real-Time Streaming Big Data Based on Multi-Source Data Fusion

著者 (2件)： Cui Haiting (School of Sport Communication and Information Technology, Shandong Sport University, Jinan 250102, China) ,  Li Shanshan (School of Sport Communication and Information Technology, Shandong Sport University, Jinan 250102, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在のデータクラスタリングアルゴリズムにおける貧弱なセキュリティとクラスタ化精度の問題を目的として,マルチソースデータ融合に基づくリアルタイムストリーミングビッグデータのための制御可能なクラスタリングアルゴリズムを提案する。FIRフィルタ構造モデルを用いてネットワーク干渉を抑制し,アリコロニーアルゴリズムを用いて大きなデータにおける異常データを検出した。反復を最適化することによって,フェロモン濃度は異常データポイントとして前面位置に位置して,フィルタを導入した。マルチソースデータ融合の融合範囲を設定した。データ類似性関数と結合して,マルチソースデータ融合概念を用いて,関連するリアルタイムストリーミングビッグデータ融合装置を構築し,データ重複結果を融合装置に置換して,データクラスタ化結果を得る。実験は,提案したアルゴリズムが高い安全係数,良いデータクラスタ化精度,高いクラスタ化効率,および低いエネルギー消費を有することを示した。Copyright 2022 Haiting Cui and Shanshan Li. 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 ,  干渉 ,  最適化 ,  ネットワーク ,  フェロモン ,  クラスタ化 ,  FIRフィルタ ,  セキュリティ ,  安全係数 ,  *データ融合 ,  *ストリーミング
準シソーラス用語： 構造モデル ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  データクラスタリング ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (29件)：

• J.-Y. Chen, H.-H. He, "A fast density-based data stream clustering algorithm with cluster centers self-determined for mixed data," Information Sciences, vol. 345, no. C, pp. 271-293, 2016.
• N. Taherkhani, S. Pierre, "Centralized and localized data congestion control strategy for vehicular Ad Hoc networks using a machine learning clustering algorithm," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 17, no. 11, pp. 3275-3285, 2016.
• H.-Y. Hsieh, T.-C. Juan, Y.-D. Tsai, H.-C. Huang, "Minimizing radio resource usage for machine-to-machine communications through data-centric clustering," IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 15, no. 12, pp. 3072-3086, 2016.
• A. Rodriguez, A. Tosyali, B. Kim, J. Choi, J.-M. Lee, B.-Y. Coh, M. K. Jeong, "Patent clustering and outlier ranking methodologies for attributed patent citation networks for technology opportunity discovery," IEEE Transactions on Engineering Management, vol. 63, no. 4, pp. 426-437, 2016.
• W. Gao, M. R. Farahani, A. Aslam, S. Hosamani, "Distance learning techniques for ontology similarity measuring and ontology mapping," Cluster Computing-the Journal of Networks Software Tools and Applications, vol. 20, no. 2SI, pp. 959-968, 2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  ソース ,  データ融合 ,  実時間 ,  クラスタリングアルゴリズム