選択的に実行履歴を記録する手法の改善と新しい応用の開発

資料種別: 文書・図像類

著者: 櫻井, 孝平ほか

出版者: -

出版年: 2020-05-16

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 金沢大学理工研究域電子情報通信学系本研究は大規模なデータに対する処理方法に対して検討を行った結果, 木構造のモデルを使ったデータ処理をアクターモデルを使った並列分散環境上で実現する手法を提案・開発した. 本研究の手法では, 木構造のノードをアクターとする設計のパターンにより, オンラインの分類木と階...

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書誌情報

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デジタル

資料種別: 文書・図像類
タイトル: 選択的に実行履歴を記録する手法の改善と新しい応用の開発
著者・編者: 櫻井, 孝平
Sakurai, Kouhei
著者標目: 櫻井, 孝平
Sakurai, Kouhei
出版年月日等: 2020-05-16
出版年（W3CDTF）: 2020-05-16
並列タイトル等: Development of an improved method for selective recording of execution history and its new applications
タイトル（掲載誌）: 令和1(2019)年度科学研究費補助金基盤研究(C) 研究成果報告書 = 2019 Fiscal Year Final Research Report
巻号年月日等（掲載誌）: 2017-04-01 - 2020-03-31
掲載巻: 2017-04-01 - 2020-03-31
掲載ページ: 4p.-
本文の言語コード: jpn
件名標目: 大規模データ処理
アクターモデル
機械学習
Software
対象利用者: 一般
一般注記: 金沢大学理工研究域電子情報通信学系
本研究は大規模なデータに対する処理方法に対して検討を行った結果, 木構造のモデルを使ったデータ処理をアクターモデルを使った並列分散環境上で実現する手法を提案・開発した. 本研究の手法では, 木構造のノードをアクターとする設計のパターンにより, オンラインの分類木と階層型クラスタリングのような異なるモデルに対応し, 高速で大規模なデータの処理を可能にするシステムが実現できることを実験により示した.
In this study, we considered methods for large scale data processing, and we proposed and developed a method for data processing in tree models with the parallel and distributed environment using the actor model. Our method can cope with multiple models including online classification trees and hierarchical clustering with a design pattern which describes tree nodes as actors, and we showed that it can effiicently handle actula large scale data inputs from our experiments.
研究課題/領域番号:17K00096, 研究期間(年度):2017-04-01 - 2020-03-31
出典：「選択的に実行履歴を記録する手法の改善と新しい応用の開発」研究成果報告書　課題番号17K00096（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K00096/17K00096seika/)を加工して作成
DOI: 10.24517/00057603
一次資料へのリンクURL: https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=51300&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=51300&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
著作権情報: CC BY-NC-ND
関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=80597021
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00096/
https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K00096/17K00096seika/
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA