一般化相関ルールマイニングの並列処理方式における統計情報を用いた候補分割負荷分散手法の評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1999-07-21
• タイトル: 一般化相関ルールマイニングの並列処理方式における統計情報を用いた候補分割負荷分散手法の評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Performance evaluations of load balancing algorithms for mining generalized association rules
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者名: 新谷, 隆彦; 喜連川, 優
• 著者名(英): Takahiko, Shintani; Masaru, Kitsuregawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: データマイニングで得られる情報の代表的なものに相関ルールがある。我々は一般化相関ルールと呼ばれるデータの分類階層を考慮した相関ルールの抽出処理性能向上を目的とした並列処理方式の研究を進めて来た．本稿では，データベース読み出し時に得られるデータの統計情報を利用することにより探索候補の支持度を予測し負荷の均衡化を図る探索候補割当手法を研究室で構築した大規模PCラスタ上に実装し，性能評価を行った．このPCクラスタは100台のパーソナルコンピュータをATMネットワークで接続したシステムである．本性能測定により，提案する負荷分散手法により大規模システム上でも負荷の偏りの影響の低減が可能であることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: One of the most important problems in data mining is discovery of association rules in large database. We have proposed parallel algorithms and the candidate duplication based load balancing algorithms for mining generalized association rules with classification hierarchy. In this paper, we present the candidate partition based load balancing algorithm and examine the effectiveness of our algorithms on large scale PC cluster which consists of one hundred PCs interconnected by an ATM switch. Performance evaluations show that our load balancing algorithms are effective for handling skew on large scale parallel system.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 1999, 号 61(1999-DBS-119), p. 345-350, 発行日 1999-07-21
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会