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Research on Parallel Computing Model and Classification Algorithm Based on Data Mining Process
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- 발행기관
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- 간행물
- International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.5 (2016.05)바로가기
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- 페이지
- pp.231-240
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A275573
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In the big data era, with the parallel evolution of computer architecture, computing changes and modifications of industrial application mode resource expansion capability, we need to explore a new parallel computing model, to reflect the properties and large data applications form the current parallel machines, and a variety of mainstream big data processing system for unified theoretical analysis to guide large data applications tuning. Currently, despite the large data programming model study made many achievements, and is widely used in the TB level or even PB-class data processing and analysis, but the corresponding computational model study has just begun. From traditional parallel computing model, research big data programming model and large data computation model, summed up the three basic problems of large data model, in theory, need to be addressed: the three elements of the problem model, scalability and fault tolerance issues and performance optimization. Around these three questions, on the one hand and performance optimization model to calculate the theoretical study of data from a large, on the other hand these performance optimization methods in case of an actual big data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Research Status and Related Theory
2.1 Data Mining Concepts
2.2 JP Classifier Classification Algorithms
2.3 Distributed SVM Implementations Trainer
3. Big Data Model
3.1 Dryad Model
3.2 Big Data Calculation Model
3.3 Overview of the System as a Whole
4. Experiment and Analysis
4.1 Time Costs Related Experiments and Analysis Functions
4.2 Accuracy Comparison of Classification Algorithm
5. Conclusions
References
키워드
Data mining knowledge patterns performance optimization duplicate data multi-core technology저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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