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
Project/Area Number |
18700094
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Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Field |
Media informatics/Database
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Research Institution | Hiroshima City University |
Principal Investigator |
田村 慶一 Hiroshima City University, 情報科学研究科, 助教 (80347616)
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Project Period (FY) |
2006 – 2007
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2007)
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Budget Amount *help |
¥2,900,000 (Direct Cost: ¥2,900,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
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Keywords | データマイニング / 並列分散処理 |
Research Abstract |
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.
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Report
(2 results)
Research Products
(5 results)