[論文レビュー] A Comparative Analysis of Data Mining Tools in Agent Based Systems

Sharon Christa, K. Lakshmi Madhuri+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2012

Data Stream Mining Techniques参考文献 5被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、エージェント指向システムにおけるオープンソースのデータマイニングツールの比較分析を提示しており、エージェントの統合がデータ前処理の効率とツールの適応性を向上させることを示している。著者らは、エージェント指向のフレームワークを提案することで、このような統合が事前計画の必要性を低減し、動的でスケーラブルなデータ処理能力によってアプリケーションの耐障害性を向上させることを示している。

ABSTRACT

World wide technological advancement has brought in a widespread change in adoption and utilization of open source tools. Since, most of the organizations across the globe deal with a large amount of data to be updated online and transactions are made every second, managing, mining and processing this dynamic data is very complex. Successful implementation of the data mining technique requires a careful assessment of the various tools and algorithms available to mining experts. This paper provides a comparative study of open source data mining tools available to the professionals. Parameters influencing the choice of apt tools in addition to the real time challenges are discussed. However, it is well proven that agents aid in improving the performance of data mining tools. This paper provides information on an agent-based framework for data preprocessing with implementation details for the development of better tool in the market. An integration of open source data mining tools with agent simulation enable one to implement an effective data pre processing architecture thereby providing robust capabilities of the application which can be upgraded using a minimum of pre planning requirement from the application developer.

研究の動機と目的

• エージェント指向システムの文脈において、オープンソースのデータマイニングツールを評価および比較すること。
• データマイニング専門家がツールを選定する際に影響を与える主要なパrameterを特定すること。
• 高速度で大規模なデータストリームを管理する際のリアルタイムの課題に対処すること。
• データ前処理のためのエージェント指向フレームワークを設計および実装し、ツールのパフォーマンスと拡張性を向上させること。
• エージェント統合がアプリケーション開発者にとっての事前計画の必要性をどのように低減するかを実証すること。

提案手法

• 機能的および非機能的パrameterに基づいて、オープンソースのデータマイニングツールの比較分析を実施する。
• 自律的エージェントがデータ変換タスクを管理するように活用する、エージェント指向のフレームワークを提案する。
• 既存のオープンソースのデータマイニングツールとエージェントシミュレーション環境を統合することで、動的データ処理を可能にする。
• モジュラリティと拡張性をサポートするアーキテクチャであり、最小限の開発者介入で段階的なアップグレードが可能である。
• 開発者が堅牢でスケーラブルなデータマイニングアプリケーションを構築するのを支援するための実装詳細を提示する。
• エージェントとデータマイニングツール間の相互運用性を重視することで、システムの応答性と適応性を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのオープンソースのデータマイニングツールがエージェント指向システムと統合しやすく、その選定を導く基準は何であるか？
• RQ2 エージェント指向のシステムは、動的環境におけるデータマイニングツールのパフォーマンスとスケーラビリティをどのように向上させるか？
• RQ3 リアルタイムデータ処理において、エージェント指向フレームワークが軽減できる主な課題は何か？
• RQ4 エージェント統合によって、アプリケーション開発における事前計画の必要性はどの程度低減できるか？
• RQ5 既存のオープンソースツールを活用して、エージェント指向の前処理フレームワークを効果的に実装するにはどうすればよいか？

主な発見

• オープンソースのデータマイニングツールとエージェント指向システムを統合することで、データ前処理の効率とシステムの適応性が顕著に向上する。
• エージェント指向のフレームワークは、開発者が広範な事前計画を必要としないため、迅速な展開とアップグレードが可能になる。
• 提案されたアーキテクチャは、高速度のデータストリームを処理する際、より高い耐障害性とスケーラビリティを示している。
• 比較分析により、実世界のデータマイニングシナリオにおけるツール選定に影響を与える主要なパフォーマンス要因と使いやすさ要因が特定された。
• フレームワークはモジュラー設計をサポートしており、自律的エージェントを通じてデータマイニング機能のシームレスな統合と拡張が可能である。