垂直分割に基づいた超高次元データからの並列頻出パターン発見手法(夏のデータベースワークショップ2007(データ工学,一般))
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概要
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従来の並列頻出パターン発見手法は,レコード数が非常に大きなデータに対し,データを水平分割して各計算機に割り当てる手法が一般的であった.しかし,近年,属性数が非常に大きな超高次元データからの頻出パターン発見が重要になってきた.このようなデータには,従来の水平分割に基づいた並列化手法では対応できない.本論文では,データの垂直分割とレコード空間探索を組合せた並列アルゴリズムが超高次元データの頻出パターン発見に有効であることを示す.提案手法を現実のマイクロアレイデータセットを用いて評価したところ16台で約13倍の速度向上が達成できた.
- 2007-07-02
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- 鈴木宏昭 (著), 類似と思考, 共立出版 (株), 162p, 2472円 (本体2400円), ISBN4-320-02851-1