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J-GLOBAL ID：201702220878126003   整理番号：17A0180181

ビッグデータのための結合格子セグメンテーションに基づく親和性伝搬クラスタ化法【Powered by NICT】

A Joint Grid Segmentation Based Affinity Propagation Clustering Method for Big Data

著者 (4件)： Zhu Xiaolu ,  Li Jinglin ,  Liu Zhihan ,  Yang Fangchun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 1232-1233  発行年： 2016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： クラスタリングである潜在的な群を発見し,科学的データと工学システムにおける興味あるパターンの同定に有用である。親和性伝搬(AP)は,計算機科学の広い分野に成功裏に適用された効果的なクラスタリングアルゴリズムである。高品質クラスタを生成するために,APは完全な類似度行列に情報伝達を行う反復とデータ点間の交換メッセージに過剰な時間を必要とする。本論文では,グリッド分割に基づく新しいAPクラスタリング法を提案した。本手法の主要なアイデアは以下の通りである:(1)データ点を分割する小さいサブセットに膨大なデータ点の表現を単純化するために複数の重複しないサブセットに,(2)不要なメッセージ交換を減少させるスパース類似度行列を構築した。大規模実世界データセット上での実験的評価は,著者らの提案した方法は,有効性および効率性において優れた性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： メッセージ交換 ,  *親和性 ,  *クラスタ ,  部分集合 ,  *クラスタ化 ,  簡素化 ,  計算機科学 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  類似度 ,  高品質 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビッグデータ ,  格子 ,  セグメンテーション ,  親和性 ,  伝搬 ,  クラスタ化