MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
Introduction to Information Retrieval #16 の復習資料 - naoyaのはてなダイアリー
しばらく間が空いてしまいました。Introduction to Information Retrieval 輪読会 16章の復習資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/iir/ppt/iir_16.ppt 16章のテーマは、"Flat Clustering" で話題はクラス分類からクラスタリングへと移ります。16章ではクラスタとクラスタの間に関係性がないフラットクラスタリングを扱い、続く 17章ではクラスタ間に階層的構造を見出す階層型クラスタリング (Hierachical clustering) を扱います。 クラスタリング 13章から15章までは Naive Bayes や SVM などによる "Classification" が話の主題でした。クラスタリングも同様に情報のグルーピングを行うものですが、Classification
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