Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
대용량 데이터의 군집화를 위한 디스크 기반 BACF 트리 |
| 영문제목(English Title) |
Disk-based BACF Tree for Clustering Massive Datasets |
| 저자(Author) |
손동현
정성원
Donghyun Sohn
Sungwon Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 1190 ~ 1192 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
대규모 데이터의 메모리 기반 군집화 알고리즘에 초점을 맞춘 많은 연구 노력이 있었다. 이러한 군집화 알고리즘은 일반적으로 대규모 데이터를 요약, 샘플링 또는 데이터 차원을 줄여 얻은 축소된 데이터에서 군집을 계산한다. 그러나 많은 군집을 포함하는 대용량 데이터를 처리할 때는 이러한 알고리즘의 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서 우리는 주어진 메모리 크기에 의해 성능이 제한되지 않는 새로운 디스크 기반 군집화 특징 트리인 BACF 트리를 제안한다. BACF 트리는 단일 검색만을 필요로 하며 리프 노드 바로 위 레벨의 노드에만 버퍼를 가져서 이를 활용하여 디스크 I/O를 최소화한다. 트리를 구축한 후, K-Means 군집화 알고리즘을 사용하여 구축된 트리의 리프 노드들을 탐색하여 주어진 데이터에 대한 군집을 계산한다. 우리는 이 방법에 대한 심층적인 실험 분석을 제시한다. 군집이 많은 대용량 데이터에 대한 실험 결과는 제안된 접근 방식이 메모리 기반 군집화 방법인 BIRCH보다 군집 품질에서 효과적이라는 것을 보여준다. |
영문내용
(English Abstract) |
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