Методи паралельної реалізації алгоритмів кластеризації текстових даних

Автор(и)

  • Юрій Вікторович Волосюк Миколаївська філія ПВНЗ «Європейський університет», вул. Бузніка 5/1, м. Миколаїв, Україна 54097, Україна https://orcid.org/0000-0001-9471-8272

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2015.37422

Ключові слова:

паралельні обчислення, кластеризація, Maximin, алгоритмізація, продуктивність

Анотація

Розглянуто загальний алгоритм організації паралельних обчислень. Наведено особливості організації процесу паралельних обчислень, визначено критерії, що вказують на здатність алгоритму до представлення в паралельному вигляді. Розглянуто програмні засоби для розпаралелювання алгоритмів та розроблена версія алгоритму Maximin, побудована на основі паралельних обчислень. Отримані в роботі результати підтвердили доцільність використання паралельної реалізації зазначеного алгоритму. 

Біографія автора

Юрій Вікторович Волосюк, Миколаївська філія ПВНЗ «Європейський університет», вул. Бузніка 5/1, м. Миколаїв, Україна 54097

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформатики та соціально-гуманітарних дисциплін

Посилання

  1. Shpakovskii, G. I. (2010). Realizatsiia parallel'nyh vychislenii: klastery, mnogoiadernye protsesry, grid, kvantovye komp'iutery. Minsk: BGU, 155.
  2. Holod, I. I., Karshiev, Z. A. (2013). Metodika rasparallelivaniia algoritmov intellektual'nogo analiza dannyh. Izvestiia SPbGETU «LETI», № 3, 38–45.
  3. Ostrovskii, A. A. (2009). Realizatsiia parallel'nogo vypolneniia algoritma FCM-klasterizatsii. Prikladnaia informatika, № 2, 101–106.
  4. Peskisheva, T. A., Kotel'nikov, E. V. (2011). Parallel'naia realizatsiia algoritma obucheniia sistemy tekstovoi klassifikatsii. Vestnik UGATU, Vol. 15, № 5 (45), 130–136.
  5. Barahnin, V. B. (2012). Otsenka effektivnosti metoda prarallel'noi realizatsii protsessa klasterizatsii tekstovyh dokumentov na osnove algoritma Fris-Cluster. Vestnik NGU, № 10, 417–422.
  6. Chang, D., Kantardzic, M., Ouyang, M. (2009). Hierarchical clustering with CUDA/GPU. Proceedings of ISCA PDCCS, 130–135.
  7. Wang, H. (2015, January). Equivalence Class Based Parallel Algorithm for Mining MFI. Applied Mechanics and Materials, Vol. 713-715, 1712–1715. doi:10.4028/www.scientific.net/amm.713-715.1712
  8. Borisova, I. A., Zagoruiko, N. G. (2009). Ispol'zovanie FRiS-funktsii dlia resheniia zadachi SDX. International Conference «Classification, Forecasting, Data Mining» CFDM, Varna, 110–116.
  9. Barsegian, A. A., Kupriianov, M. S., Holod, I. I., Tess, M. D., Elizarov, S. I. (2009). Analiz dannyh i protsessov. Ed. 3. SPb.: BHV-Peterburg, 512.
  10. Troelsen, E. (2011). Yazyk programmirovaniia C# 2010 i platforma NET 4. Translated from English. Ed. 5. M.: Vil'iams, 1392.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-01-29

Як цитувати

Волосюк, Ю. В. (2015). Методи паралельної реалізації алгоритмів кластеризації текстових даних. Technology Audit and Production Reserves, 1(2(21), 34–37. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2015.37422

Номер

Том 1 № 2(21) (2015): Інформаційні технології

Розділ

Інформаційні технології: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Технологічний аудит та резерви виробництва

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.