分類階層を伴う相関ルールの並列マイニングとその動的負荷分散手法
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概要
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データマイニングで得られる情報の代表的なものにデータ間の相関ルールがあり, その抽出処理方式に関する研究が行われてきた. 従来は単に個々のデータ間のみを考慮したものが中心であったが, 実際のデータはその特微により分類階層化されており, これを考慮することにより更に有用な情報の抽出が可能となる. 我々はデータの分類階層を考慮した相関ルール抽出の並列処理方式とその負荷分散方式を提案してきたが, 従来の方式では効果的な負荷バランスを実現することが出来なかった. 本稿では, 分散メモリ型並列計算機環境上でのデータの分類階層を伴う相関ルール抽出における処理負荷の偏りを低減させる手法を提案する. また, 実際に分散メモリ型並列計算機上に実装し, 提案する手法の性能評価を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-12-03
著者
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