Algoritmo incremental de agrupamiento con traslape para el procesamiento de grandes colecciones de datos

Lazaro Janier Gonzalez Soler (), Airel Perez Suarez () and Leonardo Chang Fernandez ()
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Lazaro Janier Gonzalez Soler: Centro de Aplicaciones de Tecnologias de Avanzada
Airel Perez Suarez: Centro de Aplicaciones de Tecnologias de Avanzada
Leonardo Chang Fernandez: Centro de Aplicaciones de Tecnologias de Avanzada

Revista Internacional de Gestión del Conocimiento y la Tecnología (GECONTEC), 2015, vol. 3, issue 2, 1-12

Abstract: Existen diversos problemas en el Reconocimiento de Patrones y en la Mineria de Datos que, por su naturaleza, consideran que los objetos pueden pertenecer a mas de una clase o grupo. DClustR es un algoritmo dinamico de agrupamiento con traslape que ha mostrado, en tareas de agrupamiento de documentos, el mejor balance entre calidad de los grupos y eficiencia entre los algoritmos dinamicos de agrupamiento con traslape reportados en la literatura. A pesar de obtener buenos resultados, DClustR puede ser poco util en aplicaciones que trabajen con grandes colecciones de documentos, debido a que tiene una complejidad computacional O(n2) y a la cantidad de memoria que utiliza para el procesamiento de las colecciones. En este trabajo se presenta una version paralela basada en GPU del algoritmo DClustR, llamada CUDA-DClus, para mejorar la eficiencia de DClustR en aplicaciones que lidien con largas colecciones de documentos. Los experimentos fueron realizados sobre varias colecciones estandares de documentos y en ellos se muestra el buen rendimiento de CUDA DClus en terminos de eficiencia y consumo de memoria.

Keywords: Agrupamiento; Agrupamiento con traslape; Computacion en GPU; Mineria de Datos (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: D8 D81 M1 M15 O3 O31 O32 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2015
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