研究課題
基盤研究(C)
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.
プログラミング
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.
