| 研究課題/領域番号 |
17K00096
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
櫻井 孝平 金沢大学, 電子情報通信学系, 助教 (80597021)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 大規模データ処理 / アクターモデル / 機械学習 / プログラム解析 / 実行履歴 / ソフトウエア開発効率化 / ソフトウェア工学 / プログラミング |
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| 研究成果の概要 |
本研究は大規模なデータに対する処理方法に対して検討を行った結果, 木構造のモデルを使ったデータ処理をアクターモデルを使った並列分散環境上で実現する手法を提案・開発した. 本研究の手法では, 木構造のノードをアクターとする設計のパターンにより, オンラインの分類木と階層型クラスタリングのような異なるモデルに対応し, 高速で大規模なデータの処理を可能にするシステムが実現できることを実験により示した.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は既存の機械学習アルゴリズムを大規模なデータにシームレスに対応させるための手法を提案している. 提案手法によりデータの分類やクラスタリングなどを扱うシステム開発が, 多くの開発者が慣れ親しんだ手法により理解しやすいモデルの定義によって迅速に行うことが可能となる. 結果としてデータの分析に関する多くの変更や性能の向上に関する要求に対応が容易となる.
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