| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-01-31 09:30 アクターモデルに基づいたストリームデータに対する分散オンライン決定木学習手法の提案 ○山本幸一・櫻井孝平・山根 智（金沢大）  MSS2013-61 SS2013-58 |
|
| 抄録 | （和） | ストリームデータに対する決定木構築において従来の決定木学習アルゴリズムは大規模データコンピューティングに向けた設計ではないため， 実用に向かない． オンライン型決定木であるVFDTは， ストリームデータに対応した決定木学習手法であるが， より高頻度・大量のデータフローに対応することは難しく， 複数のコンピュータで負荷を分散してデータを処理する必要がある． 本稿ではデータフローを， メッセージパッシングにて木モデルにおける枝に対応させ複数のコンピュータに分散することで負荷を分散する手法を提案する． データの振り分けがそのままタスクの分散になり， 流れるデータ自体が次の処理のトリガーとなるため， 高速に， そのデータに合わせた処理を行うことが可能である． また， メッセージパッシングではデータの送信先を簡単に変更できることから， 枝刈り， サブツリーの構築も簡単に行えるため， 安定しないストリームデータにも対応できる． 実装にはプログラミング言語Scalaにおけるactorを用いる． |
| （英） | Because the conventional decision tree learning algorithm is not designed for the large-scale data computing, it isn't practical for stream data. VFDT is an online decision tree algorithm and it supports the analysis of stream data, but, it is difficult to treat the data flow of high frequency,and large quantity. So it is necessary to construct The load sharing system for online decision tree learning. We propose the method that map a branch in tree model to a data flow by message passing in actor model and disperse the node in the tree model to plural machines for realizing the load sharing system. The system performs proccessing to the data by distributing tasks and a data flow becomes the trigger of the next processing. In addition, It is able to cope with the unstable stream data because the system easily performs to cut a branch or to construct the subtree by changing the transmission of data in the message passing. We use the actor library in programming language Scala for implementation. |
|
| キーワード | （和） | ストリームマイニング / オンライン型決定木 / 分散決定木 / アクターモデル / / / / |
| （英） | Data stream mining / Online decision tree / Destributed decision tree / Actor model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 422, SS2013-58, pp. 59-64, 2014年1月. | |
| 資料番号 | SS2013-58 | |
| 発行日 | 2014-01-23 (MSS, SS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2013-61 SS2013-58 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS MSS |
| 開催期間 | 2014-01-30 - 2014-01-31 |
| 開催地（和） | 豊田中央研究所 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2014-01-SS-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アクターモデルに基づいたストリームデータに対する分散オンライン決定木学習手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Distributed Online Decison Tree Learning for Stream Data Based on Actor Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ストリームマイニング / Data stream mining |
| キーワード(2)（和/英） | オンライン型決定木 / Online decision tree |
| キーワード(3)（和/英） | 分散決定木 / Destributed decision tree |
| キーワード(4)（和/英） | アクターモデル / Actor model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 幸一 / Koichi Yamamoto / ヤマモト コウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 櫻井 孝平 / Kohei Sakurai / サクライ コウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山根 智 / Satoshi Yamane / ヤマネ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-01-31 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | MSS2013-61, SS2013-58 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.421(MSS), no.422(SS) |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-01-23 (MSS, SS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]