Submitted by HETHINI DO NASCIMENTO RIBEIRO (hethini.ribeiro@outlook.com) on 2018-10-08T23:20:34Z
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Dissertação_hethini.pdf: 1986842 bytes, checksum: f1d6e8b9be8decd1fb1e992204d2b2d0 (MD5) / Rejected by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo:
Problema 01) A FICHA CATALOGRÁFICA (Obrigatório pela ABNT NBR14724) está desconfigurada e falta número do CDU.
Problema 02) Falta citação nos agradecimentos, segundo a Portaria nº 206, de 4 de setembro de 2018, todos os trabalhos que tiveram financiamento CAPES deve constar nos agradecimentos a expressão:
"O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001
Problema 03) Falta o ABSTRACT (resumo em língua estrangeira), você colocou apenas o resumo em português.
Problema 04) Na lista de tabelas, a página referente a Tabela 9 está desconfigurada.
Problema 05) A cidade na folha de aprovação deve ser Bauru, cidade onde foi feita a defesa.
Bauru
31 de agosto de 2018
Problema 06) A paginação deve ser sequencial, iniciando a contagem na folha de rosto e mostrando o número a partir da introdução, a ficha catalográfica ficará após a folha de rosto e não deverá ser contada.
OBS:-Estou encaminhando via e-mail o template/modelo das páginas pré-textuais para que você possa fazer as correções da paginação, sugerimos que siga este modelo pois ele contempla as normas da ABNT
Lembramos que o arquivo depositado no repositório deve ser igual ao impresso, o rigor com o padrão da Universidade se deve ao fato de que o seu trabalho passará a ser visível mundialmente.
Agradecemos a compreensão
on 2018-10-09T14:18:32Z (GMT) / Submitted by HETHINI DO NASCIMENTO RIBEIRO (hethini.ribeiro@outlook.com) on 2018-10-10T00:30:40Z
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Previous issue date: 2018-08-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / No início desta década havia cerca de 5 bilhões de telefones em uso gerando dados. Essa produção global aumentou aproximadamente 40% ao ano no início da década passada. Esses grandes conjuntos de dados que podem ser capturados, comunicados, agregados, armazenados e analisados, também chamados de Big Data, estão colocando desafios inevitáveis em muitas áreas e, em particular, no campo Machine Learning. Algoritmos de Machine Learning são capazes de extrair informações úteis desses grandes repositórios de dados e por este motivo está se tornando cada vez mais importante o seu estudo. Os programas aptos a realizarem essa tarefa podem ser chamados de algoritmos de classificação e clusterização. Essas aplicações são dispendiosas computacionalmente. Para citar alguns exemplos desse custo, o algoritmo Quality Threshold Clustering tem, no pior caso, complexidade O(�������������5). Os algoritmos hierárquicos AGNES e DIANA, por sua vez, possuem O(n²) e O(2n) respectivamente. Sendo assim, existe um grande desafio, que consiste em processar grandes quantidades de dados em um período de tempo realista, encorajando o desenvolvimento de algoritmos paralelos que se adequam ao volume de dados. O objetivo deste trabalho é apresentar a paralelização do algoritmo de hierárquico divisivo DIANA. O desenvolvimento do algoritmo foi realizado em MPI e OpenMP, chegando a ser três vezes mais rápido que a versão monoprocessada, evidenciando que embora em ambientes de memória distribuídas necessite de sincronização e troca de mensagens, para um certo grau de paralelismo é vantajosa a aplicação desse tipo de otimização para esse algoritmo. / Earlier in this decade there were about 5 billion phones in use generating data. This global production increased approximately 40% per year at the beginning of the last decade. These large datasets that can be captured, communicated, aggregated, stored and analyzed, also called Big Data, are posing inevitable challenges in many areas, and in particular in the Machine Learning field. Machine Learning algorithms are able to extract useful information from these large data repositories and for this reason their study is becoming increasingly important. The programs that can perform this task can be called classification and clustering algorithms. These applications are computationally expensive. To cite some examples of this cost, the Quality Threshold Clustering algorithm has, in the worst case, complexity O (n5). The hierarchical algorithms AGNES and DIANA, in turn, have O (n²) and O (2n) respectively. Thus, there is a great challenge, which is to process large amounts of data in a realistic period of time, encouraging the development of parallel algorithms that fit the volume of data. The objective of this work is to present the parallelization of the DIANA divisive hierarchical algorithm. The development of the algorithm was performed in MPI and OpenMP, reaching three times faster than the monoprocessed version, evidencing that although in distributed memory environments need synchronization and exchange of messages, for a certain degree of parallelism it is advantageous to apply this type of optimization for this algorithm. / 1757857
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/157280 |
| Date | 31 August 2018 |
| Creators | Ribeiro, Hethini do Nascimento |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Spolon, Roberta [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600 |
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