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基于多核的并行相似连接的开题报告
一、选题背景
在数据挖掘和机器学习等领域，相似性连接问题是研究的热点之一。相似性连接是指在两个数据集中找到相似性高的元素对，通常采用距离度量作为相似性度量方法。相似性连接的应用范围广泛，如文本相似性匹配、图像相似性匹配、网络社区发现等。在大规模数据集中进行相似性连接是一项具有挑战性的任务，传统的串行计算方法难以应对如此大量的数据。因此，多核并行化的相似连接问题成为了目前研究的重点之一。
二、研究目的
本文旨在研究基于多核的并行相似连接算法，以提高大规模数据集的相似性计算效率。同时，研究适合多核处理器并行计算的相似性度量方法，提出合理的多核并行相似连接算法。
三、研究内容
1.相似性度量方法
由于相似性计算是相似性连接的核心步骤，因此需要选择合适的相似性度量方法。本文将研究适合多核处理器并行计算的相似性度量方法，具体包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
2.多核并行相似连接算法
基于相似性度量方法，本文将提出适合多核处理器并行计算的相似连接算法。具体包括分块方法、并行扫描方法等不同的算法实现方式。分析各种算法的优缺点，并比较其运算效率、计算准确率和可扩展性等指标，以验证算法的优越性。
3.实验验证与结果分析
为了验证所提出算法的正确性和实用性，本文将进行大量的实验验证和结果分析。采用一些公开的数据集进行测试，并将所提出算法与已有算法进行对比分析。通过实验结果的分析，从不同角度全面评估所提出算法的性能和可行性。
四、研究意义
基于多核的并行相似连接算法是大规模数据处理的重要里程碑，其研究对于促进数据挖掘和机器学习等领域的发展具有重要意义。同时，该算法在推荐系统、信息检索、广告推荐等应用中也具有广泛的应用前景。本文所提出的多核并行相似连接算法，不仅可以提高相似性计算效率，而且也可以缩短数据挖掘的周期和提高数据挖掘的准确性。