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基于GEP的流数据分类压缩并行算法研究
1
作者
杨文
李文敬
+2 位作者
李双
李书举
林中明
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013年第3期87-93,共7页
针对数据挖掘中流数据分类精度不高,数据压缩率低的问题,提出一种基于粒度分析与转存式GEP的流数据分类压缩并行算法,实现流数据的快速并行分类压缩。首先使用粒度分析技术对流数据的属性求得极小粒度集,根据划分规则得到近似粒度空间,...
针对数据挖掘中流数据分类精度不高,数据压缩率低的问题,提出一种基于粒度分析与转存式GEP的流数据分类压缩并行算法,实现流数据的快速并行分类压缩。首先使用粒度分析技术对流数据的属性求得极小粒度集,根据划分规则得到近似粒度空间,然后根据不同类型流数据建立不同的G EP分类器模型,最后采用动态转存记录集形式,将数据送至GEP压缩模型实施压缩。再将串行算法扩展到M PI+OpenM P混合编程模型后得到其并行算法,采用UCI数据、通讯账单验证算法的性能。实验结果表明,分类压缩效果耗时较理想,压缩比效果明显,其中在校学生通讯账单耗时在96 s左右,压缩比达到1/3。
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关键词
分类压缩
粒度分析GEP
并行算法
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职称材料
题名
基于GEP的流数据分类压缩并行算法研究
1
作者
杨文
李文敬
李双
李书举
林中明
机构
广西师范学院计算机与信息工程学院
河南省长垣县人民防空办
出处
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013年第3期87-93,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61163012)
广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053218)
+1 种基金
广西高校科学技术研究资助项目(2013YB147)
广西研究生教育创新计划资助项目(YCSZ2012099)
文摘
针对数据挖掘中流数据分类精度不高,数据压缩率低的问题,提出一种基于粒度分析与转存式GEP的流数据分类压缩并行算法,实现流数据的快速并行分类压缩。首先使用粒度分析技术对流数据的属性求得极小粒度集,根据划分规则得到近似粒度空间,然后根据不同类型流数据建立不同的G EP分类器模型,最后采用动态转存记录集形式,将数据送至GEP压缩模型实施压缩。再将串行算法扩展到M PI+OpenM P混合编程模型后得到其并行算法,采用UCI数据、通讯账单验证算法的性能。实验结果表明,分类压缩效果耗时较理想,压缩比效果明显,其中在校学生通讯账单耗时在96 s左右,压缩比达到1/3。
关键词
分类压缩
粒度分析GEP
并行算法
Keywords
classification compression
granular analysis
GEP
parallel algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GEP的流数据分类压缩并行算法研究
杨文
李文敬
李双
李书举
林中明
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013
0
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