@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00198149,
 author = {土川, 稔生 and 遠藤, 敏夫 and 大山, 洋介 and 野村, 哲弘 and 近藤, 正章 and 松岡, 聡},
 issue = {12},
 month = {Jul},
 note = {ポストムーア時代の計算機アーキテクチャの開発のためには，様々なアプリケーションを用いて，システム構成やパラメータの異なる大量のケースを評価・解析する必要がある．しかし，世の中の全てのアプリケーションを詳細に解析することは不可能なため，性能特性を代表するアプリケーションを選定することが望ましい．そこで本研究ではアプリケーション群を代表するアプリケーションの選定と特性解析を行うために，アプリケーションの特徴量として Reuse Distance を用いてメモリアクセスデータのトレースを取得し，機械学習のクラスタリングを用いた手法によるアプリケーションの類型化を行った．また，アプリケーションのアルゴリズムの特性とクラスタリング結果の関係について検証した．},
 title = {メモリアクセスデータを用いた機械学習によるアプリケーションの類型化},
 year = {2019}
}