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J-GLOBAL ID：201702223709281803   整理番号：17A0162242

HADOOPプラットフォームに基づく改良相関ルールマイニングアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved Association Rule Mining Algorithm Based on Hadoop Platform

著者 (4件)： Wang Yingbo (School of Software,Liaoning Technical University) ,  Ma Jing (School of Software,Liaoning Technical University) ,  Chai Jiajia (School of Software,Liaoning Technical University) ,  Zhao Bin (School of Software,Liaoning Technical University)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 10  ページ： 69-74,079  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： データ収集方式の増加によって,単一プロセッサにおける相関ルールのマイニングはI/Oとメモリの制限を受ける。この問題を解決するために,従来のマイニングアルゴリズムを改良した。HADOOPプラットフォームの優位性により,アルゴリズムの時間複雑性を低減するために,反復法を採用し,MAPREDUCEプログラミングの特徴を利用して,一回のエルゴードとMAPREDUCEのタスクスケジューリングにより頻出アイテム集合をマイニングした。相関ではSQOOPモジュールにより外部表HIVE中のデータをREDISに移動し,データの高速読み込みを実現する.実験結果は,この方法がマイニング効率を効果的に改善し,データセットの規模を増加させることによって,より良いスピードアップと拡張性を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機プログラミング ,  記憶装置 ,  データ収集 ,  高速度 ,  演算プロセッサ ,  逐次近似 ,  *アルゴリズム ,  *相関ルール ,  タスクスケジューリング ,  複雑性
準シソーラス用語： *アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hadoop platform ,  MapReduce programming ,  association rule ,  big data ,  data mining

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： Hadoop ,  プラットフォーム ,  相関ルールマイニング ,  アルゴリズム ,  提案