دانلود مقاله انگلیسی رایگان:معماری سلسله مراتبی موازی برای خوشه بندی اجماع کارآمد در مجموعه های بزرگ خوشه چندرسانه ای - 2020
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Parallel hierarchical architectures for efficient consensus clustering on big multimedia cluster ensembles Parallel hierarchical architectures for efficient consensus clustering on big multimedia cluster ensembles
    Parallel hierarchical architectures for efficient consensus clustering on big multimedia cluster ensembles

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2020


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Parallel hierarchical architectures for efficient consensus clustering on big multimedia cluster ensembles


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    معماری سلسله مراتبی موازی برای خوشه بندی اجماع کارآمد در مجموعه های بزرگ خوشه چندرسانه ای


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Information Sciences, 511 (2020) 212-228: doi:10:1016/j:ins:2019:09:064


    نویسنده:

    Xavier Sevillano ∗, Joan Claudi Socoró, Francesc Alías


    چکیده انگلیسی:

    Consensus clustering is a useful tool for robust or distributed clustering applications. How- ever, given the fact that time complexities of the consensus functions scale linearly or quadratically with the number of combined clusterings, execution can be slow or even impossible when operating on big cluster ensembles, a situation encountered when we pursue robust multimedia data clustering. This work introduces hierarchical consensus ar- chitectures, an inherently parallel approach based on the divide-and-conquer strategy for computationally efficient consensus clustering, in a bid to make faster, more effective con- sensus clustering possible in big multimedia cluster ensemble scenarios. Moreover, we de- fine a specific implementation of hierarchical architectures, including a theoretical analysis of its fully parallel implementation computational complexity. In experiments conducted on unimodal and multimedia data sets involving small and big cluster ensembles, we find parallel hierarchical consensus architectures variants perform faster than traditional flat consensus in 75% of the experiments on small cluster ensembles, a percentage that rises to 100% on unimodal and multimedia big cluster ensembles, achieving an average speedup ratio of 30.5. Moreover, depending on the consensus function employed, the quality of the obtained consensus partitions ensures robust clustering results.
    Keywords: Consensus clustering | Big cluster ensembles | Multimedia clustering | Parallelization | Divide-and-conquer


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 17
    حجم فایل: 725 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 6169 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 40436 :::::::: افراد آنلاین: 57