表データからの傾向抽出方式と並列化手法

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概要

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データベースに蓄積されたデータから、有用な知見や法則を発見するデータマイニングの一分析手法として、関係データベースの表形式のデータからレコードの分布の傾向を発見する方式の開発を行なった。分析対象データは、関係データベース等の表形式のデータとし、与えられた条件で選択されたレコード群に共通する特徴をデータベースの属性の属性値を用いて説明する。結果として、「属性AがX以上Y以下かつ属性BがZの時、レコードが与えられた条件を満たす確率はX%である。」等の規則が生成される。本分析手法は、分析対象属性の全ての組合せについて分析を行なうので、一つの組合せを一つのタスクとすることにより、並列化が容易である。超並列マシン上で2種類の負荷分散手法で本データマイニングアルゴリズムを並列化し、分析対象データの種類によって並列効果の違いが生じることを確認した。
社団法人情報処理学会の論文
1999-08-02

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