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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2022
  4. 2022-HPC-186

2値行列に対するパターンマイニング処理の高速化の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220225
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220225
dabab924-802e-438d-93b9-c363b32f1d1d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC22186003.pdf IPSJ-HPC22186003.pdf (436.9 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-19
タイトル
タイトル 2値行列に対するパターンマイニング処理の高速化の検討
タイトル
言語 en
タイトル A Study of Pattern Mining Processing for Binary Matrices
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 性能評価
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
富士通株式会社
著者所属
富士通株式会社
著者所属
富士通株式会社
著者所属
富士通株式会社
著者所属(英)
en
Fujitsu Ltd.
著者所属(英)
en
Fujitsu Ltd.
著者所属(英)
en
Fujitsu Ltd.
著者所属(英)
en
Fujitsu Ltd.
著者名 川上, 健太郎

× 川上, 健太郎

川上, 健太郎

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栗原, 康志

× 栗原, 康志

栗原, 康志

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山田, 芙夕楓

× 山田, 芙夕楓

山田, 芙夕楓

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田原, 司睦

× 田原, 司睦

田原, 司睦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper reports on our study on speeding up the pattern mining processing for matrices whose elements are binary values of 0 or 1. For example, assume that a matrix X consisting of I rows and J columns represents the purchasing history of J persons for I products. The (i, j) component of the matrix X is set to 1 if j-th person purchased i-th product and 0 otherwise. If we want to determine whether L products are likely to be purchased by the same person, we can calculate by data mining the matrix X. The computational complexity of this processing is O(J・L・I CL), which is proportional to the L-th power of I and grows almost exponentially with L. In this paper, we examine the order of computation so that the process can be performed in realistic time for larger I, J, and L. In particular, thread parallelism and L1/L2 cache efficiency are considered.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper reports on our study on speeding up the pattern mining processing for matrices whose elements are binary values of 0 or 1. For example, assume that a matrix X consisting of I rows and J columns represents the purchasing history of J persons for I products. The (i, j) component of the matrix X is set to 1 if j-th person purchased i-th product and 0 otherwise. If we want to determine whether L products are likely to be purchased by the same person, we can calculate by data mining the matrix X. The computational complexity of this processing is O(J・L・I CL), which is proportional to the L-th power of I and grows almost exponentially with L. In this paper, we examine the order of computation so that the process can be performed in realistic time for larger I, J, and L. In particular, thread parallelism and L1/L2 cache efficiency are considered.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2022-HPC-186, 号 3, p. 1-5, 発行日 2022-09-19
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
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
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Ver.1 2025-01-19 14:38:30.903545
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