دانلود و نمایش مقالات مرتبط با greedy strategy::صفحه 1
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

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). 

نتیجه جستجو - greedy strategy

تعداد مقالات یافته شده: 2
ردیف عنوان نوع
1 Revisiting the cluster-based paradigm for implicit search result diversification
بررسی مجدد الگوی مبتنی بر خوشه برای تنوع نتیجه جستجوی ضمنی-2018
To cope with ambiguous and/or underspecified queries, search result diversification (SRD) is a key technique that has attracted a lot of attention. This paper focuses on implicit SRD, where the subtopics underlying a query are unknown. Many existing methods appeal to the greedy strategy for generating diversified results. A common practice is using a heuristic criterion for making the locally optimal choice at each round. As a result, it is difficult to know whether the failures are caused by the optimization criterion or the setting of parameters. Different from previous studies, we formulate implicit SRD as a process of selecting and ranking k exemplar documents through integer linear programming (ILP). The key idea is that: for a specific query, we expect to maximize the overall relevance of the k exemplar documents. Meanwhile, we wish to maximize the representativeness of the selected exemplar documents with respect to the non-selected documents. Intuitively, if the selected exemplar documents concisely represent the entire set of documents, the novelty and diversity will naturally arise. Moreover, we propose two approaches ILP4ID (Integer Linear Programming for Implicit SRD) and AP4ID (Affinity Propagation for Implicit SRD) for solving the proposed formulation of implicit SRD. In particular, ILP4ID appeals to the strategy of bound-and-branch and is able to obtain the optimal solution. AP4ID being an approximate method transforms the target problem as a maximum-a-posteriori inference problem, and the message passing algorithm is adopted to find the solution. Furthermore, we investigate the differences and connections between the proposed models and prior models by casting them as different variants of the cluster-based paradigm for implicit SRD. To validate the effectiveness and efficiency of the proposed approaches, we conduct a series of experiments on four benchmark TREC diversity collections. The experimental results demonstrate that: (1) The proposed methods, especially ILP4ID, can achieve substantially improved performance over the state-of-the-art unsupervised methods for implicit SRD. (2) The initial runs, the number of input documents, query types, the ways of computing document similarity, the pre-defined cluster number and the optimization algorithm significantly affect the performance of diversification models. Careful examinations of these factors are highly recommended in the development of implicit SRD methods. Based on the in-depth study of different types of methods for implicit SRD, we provide additional insight into the cluster-based paradigm for implicit SRD. In particular, how the methods relying on greedy strategies impact the performance of implicit SRD, and how a particular diversification model should be fine-tuned.
keywords: Cluster-based IR| Implicit SRD| Integer linear programming| Affinity propagation
مقاله انگلیسی
2 زمان بندی وظایف پویا در محاسبات ابری براساس استراتژی حریصانه
سال انتشار: 2013 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 11
زمانبندی وظایف در اصل یک مساله¬ی NP- کامل در محاسبات ابری است و استراتژی¬های زما نبندی وظایف موجود نمی توانند به طور کامل آن را براورده سازند. در این مقاله یک طرح زما نبندی وظایف پویای ممکن و انعطاف¬پذیر (قابل تغییر) DGS که به طور پویا منابع مجازی را به منظور اجرای وظایف محاسباتی اختصاص می¬دهد، پیشنهاد شده و بلافاصله زما نبندی راتکمیل می¬کند و فرایند را با استفاده از استراتژی حریصانه بهبود یافته اجرا می کند. محیط شبیه سازی CloudSim به منظور فهمیدن برنامه پیشنهاد شده گسترش¬یافته است و نتایج شبیه سازی نشان می دهد که DGS می¬تواند زمان تکمیل وظایف محاسباتی را سرعت بخشد و تسهیل استفاده از منابع ابر را برای دستیابی به تعادل بار اصلاح کند.
کلمات کلیدی: محاسبات ابری | زمانبندی وظیفه پویا | استراتژی حریص | تعادل بار | زمان تکمیل
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 1859 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 1859 :::::::: افراد آنلاین: 70