木構造を用いた並列頻出パターンマイニングにおける動的負荷分散機構(データマイニング)(夏のデータベースワークショップDBWS2004)
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概要
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大規模データベースから頻出パターンを効率的に発掘するのに、データ特性への適応が課題とされてきた.PCクラスタ上にFP-growthを基にした並列マイニングアルゴリズムを開発した. FP-growthが使用するFP-treeというデータ構造は分割が困難とされており、ノード間の処理負荷の偏りが増大する.提案する並列アルゴリズムは新たに導入されるpath depth とよばれるパラメータによって処理負荷を予測する.path depth は頻出パターンになりうるFP-treeの枝の長さから計算できる.しかしpath depthによる負荷分散制御はデータ特性依存パラメータを用いるため、未知のデータに対して、最適な値の決定が困難であった.本発表では、そのパラメータをマイニング実行中に最適化できる手法を提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-07-14
著者
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