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Searching Large Data Space for Statistically Significant Patterns

机译:在大型数据空间中搜索具有统计意义的模式

摘要

According to embodiments of the present disclosure, a method and a distributed processing system are provided to discover statistically significant patterns from arbitrarily large data set by statistical analysis. The present disclosure provides new distributed system and algorithm of detecting statistical patterns of different orders. Also, the present disclosure provides effectively traversing data domain for pattern candidate generation that supports multi-agent distributed computation model. By increasing and decreasing the number of agents, the system is able to handle bigger or smaller problems. Further, the present disclosure provides a scheme of partitioning data in distributed storage more efficiently for statistical analysis.
机译:根据本公开的实施例,提供了一种方法和分布式处理系统,以通过统计分析从任意大的数据集中发现统计上重要的模式。本公开提供了检测不同阶的统计模式的新的分布式系统和算法。另外,本公开提供了有效的遍历数据域以用于支持多主体分布式计算模型的模式候选者生成。通过增加和减少座席人数,系统可以处理更大或更小的问题。此外,本公开提供了一种更有效地对分布式存储中的数据进行分区以进行统计分析的方案。

著录项

  • 公开/公告号US2016335300A1

    专利类型

  • 公开/公告日2016-11-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DATAESP PRIVATE LTD.;

    申请/专利号US201514856362

  • 发明设计人 YANG WANG;RYAN ANDERSON;ZHUANG FAN;

    申请日2015-09-16

  • 分类号G06F17/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:48:20

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