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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.16 No.2
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 99 - 105 (7page)
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k-Nearest neighbor join (k-NN Join) is a computationally intensive algorithm that is designed to find k-nearest neighbors from a dataset S for every object in another dataset R. Most related studies on k-NN Join are based on single-computer operations. As the data dimensions and data volume increase, running the k-NN Join algorithm on a single computer cannot generate results quickly. To solve this scalability problem, we introduce the locality-sensitive hashing (LSH) k-NN Join algorithm implemented in Spark, an approach for high-dimensional big data. LSH is used to map similar data onto the same bucket, which can reduce the data search scope. In order to achieve parallel implementation of the algorithm on multiple computers, the Spark framework is used to accelerate the computation of distances between objects in a cluster. Results show that our proposed approach is fast and accurate for high-dimensional and big data.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. DEFINITIONS OF TERMS
III. LSHS k-NN JOIN ALGORITHM
IV. EXPERIMENT AND EVALUATION
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Y. Hu / 2016 / Efficient snapshot kNN join processing for large data using MapReduce / Proceedings of 2016 IEEE 22nd International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS) : 713 ~ 720
[학술대회논문] - J. Maillo / 2017 / Exact fuzzy k-nearest neighbor classification for big datasets / Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Fuzzy Systems : 1 ~ 6
[학술지(정기간행물)] - T. Wen / 2017 / A two-dimensional matrix image based feature extraction method for classification of sEMG: a comparative analysis based on SVM, kNN and RBF-NN / Journal of Xray Science and Technology 25 (2) : 287 ~ 300
[학술지(정기간행물)] - M. Antol / 2017 / Popularity-based ranking for fast approximate kNN search / Informatica 28 (1) : 1 ~ 21
[학술지(정기간행물)] - T. Emrich / 2015 / On reverse-k-nearest-neighbor joins / GeoInformatica 19 (2) : 299 ~ 330
[학술대회논문] - J. Maillo / 2017 / Exact fuzzy k-nearest neighbor classification for big datasets / Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Fuzzy Systems : 1 ~ 6
[학술지(정기간행물)] - T. Wen / 2017 / A two-dimensional matrix image based feature extraction method for classification of sEMG: a comparative analysis based on SVM, kNN and RBF-NN / Journal of Xray Science and Technology 25 (2) : 287 ~ 300
[학술지(정기간행물)] - M. Antol / 2017 / Popularity-based ranking for fast approximate kNN search / Informatica 28 (1) : 1 ~ 21
[학술지(정기간행물)] - T. Emrich / 2015 / On reverse-k-nearest-neighbor joins / GeoInformatica 19 (2) : 299 ~ 330
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