一般化相関ルールマイニングの並列処理方式における統計情報を用いた候補分割負荷分散手法の評価
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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相関ルールがある。我々は一般化相関ルールと呼ばれるデータの分類階層を考慮した相関ルールの抽出処理性能向上を目的とした並列処理方式の研究を進めて来た。本稿では, データベース読み出し時に得られるデータの統計情報を利用することにより探索候補の支持度を予測し負荷の均衡化を図る探索候補割当手法を研究室で構築した大規模PCラスタ上に実装し, 性能評価を行った。このPCクラスタは100台のパーソナルコンピュータをATMネットワークで接続したシステムである。本性能測定により, 提案する負荷分散手法により大規模システム上でも負荷の偏りの影響の低減が可能であることを示す。
- 1999-07-23
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