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具資源感知能力之間接關聯串流探勘通用型架構 = A Generic Fr...

國立高雄大學資訊工程學系碩士班

具資源感知能力之間接關聯串流探勘通用型架構 = A Generic Framework for Resource-Aware Mining over Data Streams – Illustration of Indirect Associations Mining

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	A Generic Framework for Resource-Aware Mining over Data Streams – Illustration of Indirect Associations Mining
作者:	楊順發,
其他團體作者:	國立高雄大學
出版地:	[高雄市]
出版者:	撰者;
出版年:	2012[民101]
面頁冊數:	55面圖，表 : 30公分;
標題:	資源感測
標題:	Resource-awareness
電子資源:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/71497397901246586011
附註:	參考書目：面52-55
摘要註:	在知識爆炸、新興技術蓬勃發展的時代裡，資訊產生的速度幾乎快到讓我們無法分析，也不太可能將所有收集到的資料儲存在有限的儲存裝置中，使得目前針對靜態資料為主的探勘技術無法適用在這種新的資料型態。在本篇論文中，我們的目標是開發出一個具有資源感知能力的通用探勘架構來探勘間接的關聯規則，使其能夠根據資料產生的速度以及目前可用的系統資源，例如處理器的效能及記憶體的可用空間，來調整計算的速度及記憶空間的消耗量。我們提出一個基於GIAMS 架構，具有資源感知能力的通用型間接關聯規則的探勘架構，稱之為RA-GIAMS。此架構可以掌握系統資源如處理器及記憶體空間的變化，在不增加太多的額外計算以及維持產生出的規則的正確性的考量下，儘可能地運用目前可用的資源來完成間接關聯規則探勘的工作。針對記憶體感知能力的設計，我們提出了一個可動態調節用以儲存潛在頻繁項目集的資料結構的大小的演算法，此演算法可在記憶體不足時尋找適當的節點加以修剪。經由在人造與實際資料集的實驗驗證，我們的方法可以有效地調節記憶體的消耗，而對所找出的間接關聯規則的正確性不致於造成太大的影響。 As the advent of emerging techniques in the information explosion age, dataaccumulates faster than it can be analyzed, and it is nearly impossible to store astream entirely in a persistent storage, which makes contemporary mining algorithmsdesigned for static dataset awkward and inapplicable to cope with such new types ofdataset.In this thesis, we aim at developing a generic framework to mining indirectassociation rules with resource-aware capability that can adapt the computation inaccordance with data arriving rate as well as the available resources, including CPUpower and memory space. We propose a generic framework RA-GIAMS, anextension the GIAMS framework with resource-awareness capability that can copewith the variation of available resources, including both CPU power and memoryspace, and make use of most available resources to accomplish the discovery ofindirect association rules without too much overhead and retaining as could aspossible the accuracy of discovered rules. To realize the memory awareness scheme,we propose a victim searching and node releasing algorithm to adjust the structure formaintaining potential frequent itemsets in accordance with the available memoryspace. Empirical evaluations on both synthetic and real datasets show our algorithmcan efficiently adjust the size of the structure without sacrificing too much theaccuracy of discovered indirect association rules.

具資源感知能力之間接關聯串流探勘通用型架構 = A Generic Framework for Resource-Aware Mining over Data Streams – Illustration of Indirect Associations Mining
楊, 順發

具資源感知能力之間接關聯串流探勘通用型架構 = A Generic Framework for Resource-Aware Mining over Data Streams – Illustration of Indirect Associations Mining / 楊順發撰 - [高雄市] : 撰者, 2012[民101]. - 55面 ; 圖，表 ; 30公分.
參考書目：面52-55.
資源感測Resource-awareness

具資源感知能力之間接關聯串流探勘通用型架構 = A Generic Framework for Resource-Aware Mining over Data Streams – Illustration of Indirect Associations Mining
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200 1 $a 具資源感知能力之間接關聯串流探勘通用型架構 $d A Generic Framework for Resource-Aware Mining over Data Streams – Illustration of Indirect Associations Mining $z eng $f 楊順發撰
210 $a [高雄市] $c 撰者 $d 2012[民101]
215 0 $a 55面 $c 圖，表 $d 30公分
300 $a 參考書目：面52-55
314 $a 指導教授：林文揚博士、洪宗貝博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學資訊工程學系碩士班
330 $a 在知識爆炸、新興技術蓬勃發展的時代裡，資訊產生的速度幾乎快到讓我們無法分析，也不太可能將所有收集到的資料儲存在有限的儲存裝置中，使得目前針對靜態資料為主的探勘技術無法適用在這種新的資料型態。在本篇論文中，我們的目標是開發出一個具有資源感知能力的通用探勘架構來探勘間接的關聯規則，使其能夠根據資料產生的速度以及目前可用的系統資源，例如處理器的效能及記憶體的可用空間，來調整計算的速度及記憶空間的消耗量。我們提出一個基於GIAMS 架構，具有資源感知能力的通用型間接關聯規則的探勘架構，稱之為RA-GIAMS。此架構可以掌握系統資源如處理器及記憶體空間的變化，在不增加太多的額外計算以及維持產生出的規則的正確性的考量下，儘可能地運用目前可用的資源來完成間接關聯規則探勘的工作。針對記憶體感知能力的設計，我們提出了一個可動態調節用以儲存潛在頻繁項目集的資料結構的大小的演算法，此演算法可在記憶體不足時尋找適當的節點加以修剪。經由在人造與實際資料集的實驗驗證，我們的方法可以有效地調節記憶體的消耗，而對所找出的間接關聯規則的正確性不致於造成太大的影響。 As the advent of emerging techniques in the information explosion age, dataaccumulates faster than it can be analyzed, and it is nearly impossible to store astream entirely in a persistent storage, which makes contemporary mining algorithmsdesigned for static dataset awkward and inapplicable to cope with such new types ofdataset.In this thesis, we aim at developing a generic framework to mining indirectassociation rules with resource-aware capability that can adapt the computation inaccordance with data arriving rate as well as the available resources, including CPUpower and memory space. We propose a generic framework RA-GIAMS, anextension the GIAMS framework with resource-awareness capability that can copewith the variation of available resources, including both CPU power and memoryspace, and make use of most available resources to accomplish the discovery ofindirect association rules without too much overhead and retaining as could aspossible the accuracy of discovered rules. To realize the memory awareness scheme,we propose a victim searching and node releasing algorithm to adjust the structure formaintaining potential frequent itemsets in accordance with the available memoryspace. Empirical evaluations on both synthetic and real datasets show our algorithmcan efficiently adjust the size of the structure without sacrificing too much theaccuracy of discovered indirect association rules.
510 1 $a A Generic Framework for Resource-Aware Mining over Data Streams – Illustration of Indirect Associations Mining $z eng
610 0 $a 資源感測 $a 串流探勘 $a 間接關聯 $a 自我調節架構 $a 頻繁項目集
610 1 $a Resource-awareness $a stream mining $a indirect association $a adaptation scheme $a frequent itemset
681 $a 008M/0019 $b 464103 4621 $v 2007年版
700 1 $a 楊 $b 順發 $4 撰 $3 108136
712 0 2 $a 國立高雄大學 $b 資訊工程學系碩士班 $3 353878
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