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"
Разработка сайта салона красоты с возможностью записи клиентов7 344 ₽
Разработка автоматизированной системы учета товаров малого предприятия8 748 ₽
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам7 776 ₽
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации10 680 ₽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++ |
Заказывала диплом по модернизации интернет-портала для CEO продвижения. Очень доволен работой — специалисты детально проработали техническую часть и подобрали актуальные кейсы. Внедрение рекомендаций из работы реально повысило трафик на 50% в тестовом проекте. Защита прошла на отлично, комиссия особенно оценила практическую часть с метриками эффективности
Заказывала диплом по модернизации процессов в образовательном учреждении. Специалисты помогли не только с теорией, но и с реальным кейсом внедрения LMS в вузе. Оригинальность составила 89%, а комиссия особенно оценила глубину анализа узких мест и конкретные цифры эффективности. Защитилась на отлично благодаря их профессионализму!
Заказала диплом по локализации корпоративного сайта для обеспечения коммуникации с иностранной аудиторией. Система полностью соответствует новым методическим рекомендациям Минобрнауки. Преподаватель отметил высокую детализацию и соответствие требованиям международной коммуникации в образовательной сфере
Заказала диплом по разработке информационно-аналитической системы учета успеваемости студентов. Система полностью соответствует новым требованиям Минобрнауки № 258. Преподаватель отметил высокую детализацию и соответствие требованиям цифровой трансформации образовательного процесса
Заказала диплом по разработке информационной системы для мониторинга динамики стоимости образовательных услуг. Система полностью соответствует новым методическим рекомендациям Минобрнауки. Преподаватель отметил высокую детализацию и соответствие требованиям ценообразования в образовательной сфере
