权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

遊休計算機を利用した頻出系列パターン抽出処理の並列化に関する研究

闲置计算机频繁序列模式提取处理的并行化研究

基本信息

批准号：
18700094
负责人：
田村慶一
金额：
$ 1.86万
依托单位：
Hiroshima City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18700094/
关键词：
データマイニング並列分散処理

项目摘要

本研究では,オフィスや研究室などに存在する計算機(PCやワークステーション)の遊休時間を利用した頻出系列パターン抽出処理の並列化手法の開発を行った.具体的には,遊休計算機を効率的に利用するために,遊休計算機間の効率的な連携手法,自律分散的負荷分散手法,耐障害性を持った並列化手法の検討を行った.遊休計算機を利用した頻出系列パターン抽出処理の並列化では,シームレスな台数変化,負荷分散,障害という問題があり,既存の並列化手法をそのまま適用することができない.そこで,シームレスな台数変化に関しては遊休計算機間の効率的な連携手法を,負荷の偏りに関しては自律分散的負荷分散手法,障害に関しては耐障害性を持たせることで課題の解決を行った.遊休計算機間の効率的な連携手法としては,広域分散化に点在するPCクラスタ同士を連携させるための1階層型マスタ・ワーカモデルを考案した.また,自律分散的負荷分散手法として,分散型ワーカモデルのためのCash-based Random Steal 法,広域分散環境下でのCash-based Multicast Random Steal法を提案し,その有効性を示すことができた.耐障害性に関しては,チェックポンドを使用した方法を検討したが,その有効性の検証はこれからの課題としている.また,開発を行った並列化モデルに関して,他のデータマイニング処理に対しても応用を試み,その有効性を確認することができた.

In this paper, the development of parallel processing method for extracting data from computer (PC) is studied. Specifically, the use of mobile computer efficiency, the efficiency of mobile computer connectivity, autonomous load distribution, fault tolerance and parallel approach to the study. The parallel processing of the frequent series extraction processing by the mobile computer is carried out by changing the number of system components, load distribution, and damage problems. The problem of how to solve the problem of how to distribute the load automatically is related to the problem of how to maintain the resistance to damage. A study of the connectivity between mobile computers and distributed computing systems. The Cash-based Random Steal method for decentralized autonomous load distribution is proposed in this paper. Damage resistance is related to the use of methods to investigate and evaluate the effectiveness of the test. For example, if you want to open a file, you can use it to verify whether it exists.