Алгоритмы кластеризации неориентированных графов большой размерности и их программные реализации
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации10 680 ₽
Разработка сайта для онлайн заказа и доставки еды6 480 ₽
Разработка автоматизированной системы учета товаров малого предприятия8 748 ₽
Разработка интернет-магазина строительных материалов, диплом разработка интернет-магазина5 760 ₽Описание
Работа подготовлена и защищена в 2017 году.
Кластеризация неформально определяется как процесс организации объектов в группы по типичным признакам. Есть 2 главных метода кластеризации: декомпозиция (деление, k-кластеризация) - тут каждый объект связан только с единственной группой, иерархическая кластеризация - тут каждая группа большего размера включает в себя группы меньшего размера. Оба метода очень часто изучались в середине 70-х годов и немного в 80-х. Сегодня в связи с распространением WWW поисковых систем (и особенно вопросов реализации огромных кол-ва информации) и концепцией 'информационная проходка’ (способ анализа данных в БД для нахождения аномалий и трендов без определения смыслового значения записей) вновь появился интерес к алгоритмам кластеризации.
В последние годы много работ было посвящено сравнению алгоритмов кластеризации на графах. В статье [3] обсуждается множество подходов, которые классифицированы по нескольким группам. Также в этой работе можно найти большое число реальных графов, на которых тестируются алгоритмы. Кроме того, некоторое внимание уделено метрикам качества. Экспериментальное сравнение передовых алгоритмов кластеризации на больших наборах данных было сделано в обзоре.
Особое внимание уделяется методам оценки качества кластеризации. Так, в работе [19] исследуются метрики, основанные на знании истинной кластеризации, и предлагается их объединение в группы, исходя из их физического смысла. Анализ метрик качества и отличия в их поведении в различных ситуациях также отмечены в статье. Также важно иметь представление о задачах, на которых проверяются алгоритмы и делаются выводы о их состоятельности. Помимо множества реальных данных, на которых принято тестировать алгоритмы, в статье [7] предлагаются сгенерированные графы, позволяющие качественно оценить работу алгоритмов.
Цель проекта – реализация сравнительного анализа алгоритмов кластеризации информационного графа параллельной программы.
Совместно с написанной текстовой частью в комплекте также есть программное обеспечение на языке C++.
Характеристики
Год | 2017 |
Программа с исходниками | да, С++ |
Я в полном восторге! Заказала здесь диплом по психологии (тема была очень узкая, связанная с тревожностью у студентов) для МУ им. Витте. Сомневалась до последнего. Автор сработал блестяще! Не просто собрал теорию, а грамотно составил программу эмпирического исследования, предложил релевантные методики. Работа была глубокой и действительно научной. При защите комиссия отметила практическую значимость и качественный анализ данных. Рекомендую всем студентам-психологам, кто хочет сэкономить нервы и время!
Обратился в компанию для разработки выпускной квалификационной работы по бизнес-информатике. ВУЗ — МИРЭА, тема касалась анализа ИТ-инфраструктуры и предложений по ее оптимизации. Работу выполнили в оговоренные сроки. Текст был структурирован, содержал не только теоретическую часть, но и грамотно проработанный аналитический раздел с расчетами. Все требования вуза (включая оформление) были соблюдены. Внес пару правок по практической главе — исполнитель отреагировал оперативно. Работа защищена на хорошо. В целом, услуга соответствует заявленной стоимости. Рекомендую.
Работа была сложная, на стыке нескольких областей. Требовалось не просто описать технологию, а спроектировать архитектуру решения и разработать план его внедрения с расчетом экономической эффективности. Меня привлекло то, что со мной работал не один автор, а команда (куратор, технический специалист по блокчейну и экономист). Результат превзошел ожидания: был предоставлен детальный технический проект, написанный с использованием профессиональной нотации (UML), проведен SWOT-анализ внедрения и рассчитан срок окупаемости. Для защиты подготовили яркую презентацию и тезисы. Работа получила высокую оценку за комплексный подход.
Тема про аудит безопасности. Всё четко, по делу, без воды. Спасибо.
Сроки поджимали, до защиты оставалось меньше месяца. Обратился сюда как в последнюю инстанцию. Менеджер сразу предупредил о возможной доплате за срочность, но подключил самого опытного автора по 1С. Коммуникация была на высоте: автор выходил на связь в любое время суток, согласовывал каждый раздел. Работа была выполнена за 3 недели. Она включала не только теорию по ERP-системам, но и детальное описание конфигурации под конкретный бизнес-кейс, что было ключевым требованием в «Синергии». Несмотря на спешку, оформление было идеальным. Сдал без проблем, спасибо за ответственность.
