福岡大学×ペンシルＲ＆Ｄコラボ
九州大学に引き続き、福岡大学工学部電子情報工学科との解析コラボも行いました。
同じくケセラスタイルのログを使用して行ったのですが、福岡大学の卒業研究として行いました。
今回の研究は、並列処理とログ分析の２つを行っています。
【並列処理】
まず、並列処理を使い、膨大なアクセスログを 分析を高速に処理できるようにします。アクセスログをMYSQLに入れて、ブレード１〜５番を用意しました。
実際に使用した並列処理はMPIです。
効率的な処理方法を採用することで、2.5倍くらいの性能を発揮できることがわかりました。
【自己組織化マップ】
自己組織化マップとは、多次元データを２次元データに表示できるものです。
動物などを自己組織化マップ化してみると、下記のようなものになります。
自分に近い性質を持つものを近くに配置します。
色が表しているのは、隔たりになります。
なので、色が濃いところが大きな隔たりとなっています。
同じような処理をケセラスタイルに適応するとこんなマップができます。
ケセラスタイルのサブジャンルで適応をしています。
ユーザー一人一人をひとつと見なして、結果を出してみました。
自己組織マップとは・・・・。すごい世界があるものです。
