最小サポート値を考慮した仮想的データ分割によるデータマイニングの高速化
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概要
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データマイニングの重要な問題の一つに相関ルール抽出がある.データマイニングにおいては扱うデータが大規模であるため,効率の良い処理手法の研究が重要である.本論文では,ハッシュを用いてデータを仮想的に分割し,分割データの内容の偏りを利用して処理の効率化を行う手法を提案する.本手法を実装した結果,ハッシュによりデータが内容の偏りが大きくなるように分割され,処理の高速化が達成できたことを示す.また本手法を並列化し,SMP計算機において実装を行い,性能を評価する.
- 2002-03-07
著者
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