روشی برای توزین بار جهت افزایش کارایی در داده کاوی موازی

سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,596

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ACCSI12_278

تاریخ نمایه سازی: 23 دی 1386

چکیده مقاله:

یافتن الگوهای تکرارشونده در داده کاوی، خصوصاً در مجموعه داده های پر حجم، از اهمیت بالایی برخوردار است. یکی از الگوریت مهای متوالی مورد استفاده برای یافتن الگوهای تکرارشونده FP-Growth م یباشد. اجرای موازی این الگوریتم به منظور افزایش سرعت و کارایی آن مستلزم داشتن روشی کارا برای توزین بار بین پردازشگرها می باشد. در این مقاله روشی جدید به نام "شمارش گره" برای توزین بار پیشنهاد شده، که بر اساس تعداد گره های درخت تراکنش های غربا لشده عمل م یکند. این الگوریتم عناصر تکرارشونده به طول یک را به گونه ای میان پردازنده ها تقسیم م یکند که مدت زمان کل کاوش، نزدیک به میانگین زمان کاوش پردازنده های مختلف باشد. نتایج شبیه سازی الگوریتم که با استفاده از داده های نمونه تصادفی تهیه و ارایه گردیده، نشان م یدهد که روش پیشنهادی به طور قابل توجهی باعث افزایش کارایی شده است. در این شبیه سازی معماری سخت افزاری خاصی لحاظ نشده لذا موضوعات متنوع ذیربط پردازش موازی می تواند برای کارهای آینده منظور شود

نویسندگان

مهرداد حسین

کارشناس ارشد کامپیوتر, دانشکده مهندسی برق وکامپیوتر, دانشگاه شهید به

جواد اسماعیلی

عضو هیات عملی, دانشکده مهندسی برق وکامپیوتر, دانشگاه شهید بهشتی

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، تهران، ایران، ...
  • - M. Kantardzic, Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, ...
  • _ J.Han and M.Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan ...
  • - R.Agrawal and R.Srikant, _ algorithms for mining association rules, ...
  • - R.Agrawal, T.Imielinski, A. Swami, 4Mining Association Rules between Sets ...
  • - S. Cong, J. Han, J. Hoefinger, D. Pauda «A ...
  • -J. Han, J. Pei, Y. Yi, «Mining frequent patterns without ...
  • - J. Han, J. Pei, «Mining frequent patterns by pattern- ...
  • _ A.Javid, A.khokhar, *Frequent Pattern Mining on Message Passing Mul ...
  • - B. Lent, A.Swami, and J. Widom, «Clustering Association rules ...
  • - I. Pramudiono, M. Kitsuregawa, _ Structure based Parallel Frequent ...
  • - J.S.Park, M.S.Chen, and P.S. Yu, _ effective hash- based ...
  • - R.Relue and X. Wu, _ generation with the pattern ...
  • - O. R. Zaiane, M. El-Haji, P. Lu, _ Parallel ...
  • - Q.Zou, W.Chu, D.Johnson, and H.Chiu, *0A pattern dec omposition ...
  • patterns in large datasets" , Proc. of the IEEE Int. ...
  • - Quest Synthetic Data Generation Code http://www. almaden.ibm. com/softwa r ...
  • نمایش کامل مراجع