キャッシュを使った頻出アイテムの抽出(リスク日避とデータ知能学, セマンティックWebとソフトウェア工学, 一般)
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概要
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バスケット解析の基本手順の1部である頻出アイテムの抽出をオンラインで高速に行うための手法としてメモリキャッシュを使う方法を提案する。また、この手法の動作特性を解析し、頻出アイテム抽出の為のキャッシュ管理にはLRUよりもランダムベースのもので性能の良いものがある事と、データがZipfの法則に基づく場合ランダムベースのアルゴリズムが通常のヒット率においてもLRUより優れている事を示す。これは、ここ数十年標準的なキャッシュ管理の方法として用いられてきたLRUまたはLRUベースの手法に対して、randomベースの手法が有望な事を示唆している点で注意を要する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-17
著者
-
鶴 正人
九州工業大学大学院情報工学研究院電子情報工学系
-
鶴 正人
九州工業大学
-
吉田 健一
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
-
勝野 聡
株式会社KDDI研究所
-
勝野 聡
Nict
-
勝野 聡
KDDI研究所
-
吉田 健一
筑波大学ビジネス科学研究科
-
吉田 健一
筑波大 大学院ビジネス科学研究科
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