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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 51 - 59 (9page)
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웹에서 정보 접근에 대한 폭발적인 주문으로 웹 사용자의 다음 접근 페이지를 예측하는 필요성이 대두되었다. 웹 접근 예측을 위해 마코브(markov) 모델, 딥 신경망, 벡터 머신, 퍼지 추론 모델등 많은 모델이 제안되었다. 신경망 모델에 기반한 딥러닝 기법에서 대규모 웹 사용 데이터에 대한 학습 시간이 엄청 길어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 딥 신경망 모델에서는 학습을 여러 컴퓨터에 동시에, 즉 병렬로 학습시킨다. 본 논문에서는 먼저 스파크 클러스터에서 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 중요한 데이터 분할, shuffling, 압축, locality와 관련된 기본 파라미터들이 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 다음 웹 접근 예측을 위해 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 성능을 높이기 위하여 이들 스파크 파라미터들을 튜닝 하였다. 실험을 통하여 논문에서 제안한 스파크 파라미터 튜닝을 통한 웹 접근 예측 모델이 파라미터 튜닝을 하지 않았을 경우와 비교하여 웹 접근 예측에 대한 정확성과 성능 향상의 효과를 보였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Related works
III. Spark-based MLP for web access prediction
IV. Experiments
V. Conclusion & future work
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Mamoun A. Awad / 2012 / Prediction of User’s web-browsing behavior : Application of Markov Model / IEEE Transactions on Systems, Man, And Cybernetics – Part B: Cybernetic 42(4):1131~1142
Wang, Yan / Web Mining and Knowledge Discovery of Usage Patterns
Giovanna Castellano / 2013 / Advanced Techniques in Web Intelligence-2 :75~104
M. Zaharia / 2012 / Resilient distributed datasets:a fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing / 9th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI) :15~28
Anastasios Gounaris / 2018 / A Methodlogy for Spark Parameter Tuning / Big Data Research 11:22~32
Wang, Yan / Web Mining and Knowledge Discovery of Usage Patterns
Giovanna Castellano / 2013 / Advanced Techniques in Web Intelligence-2 :75~104
M. Zaharia / 2012 / Resilient distributed datasets:a fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing / 9th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI) :15~28
Anastasios Gounaris / 2018 / A Methodlogy for Spark Parameter Tuning / Big Data Research 11:22~32
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