Детальная информация
| Название | Исследование и разработка эффективных алгоритмов поиска классификационных правил с помощью технологий программирования GPU: магистерская диссертация: 02.04.03 |
|---|---|
| Авторы | Мальцев Глеб Николаевич |
| Научный руководитель | Щукин Александр Валентинович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2017 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | Алгоритмы ; Программирования языки ; классификационные правила |
| УДК | 004.421:004.438(043.3) |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Магистратура |
| Код специальности ФГОС | 02.04.03 |
| Группа специальностей ФГОС | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v17-1751 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\38835 |
| Дата создания записи | 27.04.2017 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
Объектом исследования являются алгоритмы поиска классификационных правил. Цель работы - исследование эффективности алгоритмов поиска классификационных правил. В процессе работы был модифицирован алгоритм Eclat и разработан алгоритм CN2 на CPU и GPU. Осуществлено сравнение эффективности данных алгоритмов и даны рекомендации их применению.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
- ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЗАДАЧИ
- 1.1 Задача алгоритмов поиска классификационных правил
- 1.2 Виды алгоритмов поиска классификационных правил
- 1.3 Алгоритмы поиска часто встречающихся комбинаций
- 1.3.1 Алгоритм Apriori
- 1.3.2 Алгоритм Eclat
- 1.4 Общий принцип алгоритмов поиска классификационных правил с покрытием
- 1.5 Обзор технологий GPGPU
- 1.6 NVIDIA CUDA
- 1.7 Библиотека Thrust
- 1.8 Обоснование выбора алгоритмов и технологии GPGPU
- 2 РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ПРАВИЛ
- 2.1 Профилировщик Valgrind
- 2.2 Реализация алгоритма Eclat
- 2.2.1 Описание реализация алгоритма Eclat на GPU
- 2.2.2 Описание модификации алгоритма Eclat
- 2.3 Алгоритм CN2
- 3 АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
- 3.1 Сравнение алгоритмов по объему использование оперативной памяти
- 3.2 Сравнение быстродействия алгоритмов
- 3.3 Сравнение алгоритмов по достоверности и количеству найденных классификационных правил
- 3.4 Результаты анализа
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- Приложение 1
- Приложение 2
Количество обращений: 774
За последние 30 дней: 0
