2024-03-29T00:28:32Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000200282023-04-27T10:00:04Z01164:01165:01213:01214
分類階層を考慮した相関ルール抽出の並列処理方式における負荷制御手法Load Balancing for Parallel Mining Association Rules with Classification Hierarchyjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00020028/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=20028&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1997 by the Information Processing Society of Japan東京大学生産技術研究所東京大学生産技術研究所新谷, 隆彦喜連川, 優データマイニングで得られる情報の代表的なものにデータ間の相関ルールがあり、その抽出処理方式に関する研究が行われてきた。従来は単に個々のデータ間のみを考慮したものが中心であったが、実際のデータはその特徴により分類階層化されており、これを考慮することにより更に有用な情報の抽出が可能となる。我々はデータの分類階層を考慮した相関ルール抽出の並列処理方式を提案してきたが、従来の方式では負荷分散の制御を行っていないため、処理負荷の偏りが大きかった。本稿では、分散メモリ型並列計算機環境におけるデータの分類階層を考慮した相関ルール抽出において、従来の並列処理方式の問題点である処理負荷の偏りを低減させる手法を提案する。また、実際に分散メモリ型並列計算機上に実装し、提案する手法の性能評価を行う。One of the most important problem in database mining is discovery of association rules in large database. In most cases, the classification hierarchy over the data is available. Users are interested in generating association rules that span different levels of the classification hierarchy. We have proposed parallel argorithms for association rules with classification hierarchy, named H-HPA. In H-HPA, it is generally difficult to achive a flat workload distribution. In this paper, we present load balancing algorithms for parallel mining association rules with classification hierarchy. We implemented these algorithms on a shared-nothing environment and analyzed the performance of our algorithms.AN10112482情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS)199764(1997-DBS-113)2332381997-07-142009-06-30