基于成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法研究及其并行化實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法研究及其并行化實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告標(biāo)題：基于成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法研究及其并行化實(shí)現(xiàn)研究背景：在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，聚類算法被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，信息檢索等領(lǐng)域。但是傳統(tǒng)的無監(jiān)督聚類算法對(duì)于數(shù)據(jù)集過大，數(shù)據(jù)維度高等問題表現(xiàn)的不夠理想，同時(shí)無法利用人類專家知識(shí)來指導(dǎo)聚類過程，因此半監(jiān)督聚類算法受到了人們廣泛的關(guān)注。其中，基于成對(duì)約束信息（Pairwiseconstraints）的半監(jiān)督聚類算法因其在降維、分類和預(yù)測等方面的優(yōu)越性能而成為熱點(diǎn)研究的方向。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，傳統(tǒng)串行算法的缺點(diǎn)逐漸暴露出來，因此并行化算法的研究也變得尤為重要。研究目的：本研究旨在研究基于成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法，并基于高性能計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行并行化實(shí)現(xiàn)。具體包括以下目標(biāo)：1.研究基于成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法算法理論，包括算法設(shè)計(jì)、模型構(gòu)建等方面2.基于高性能計(jì)算平臺(tái)，對(duì)基于成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法進(jìn)行并行化實(shí)現(xiàn)，包括并行算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)3.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，以驗(yàn)證算法的有效性和性能，同時(shí)為算法優(yōu)化提供參考研究內(nèi)容：本研究包括以下內(nèi)容：1.成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法的基本原理及模型構(gòu)建研究2.基于CUDA平臺(tái)的并行半監(jiān)督聚類算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括并行任務(wù)劃分、負(fù)載平衡等3.對(duì)算法的性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與分析，包括不同數(shù)據(jù)規(guī)模、維度等條件下的運(yùn)行時(shí)間、聚類精度等評(píng)估指標(biāo)預(yù)期成果：本研究的預(yù)期成果主要包括以下方面：1.提出成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法模型，并基于CUDA平臺(tái)進(jìn)行并行化實(shí)現(xiàn)2.驗(yàn)證算法的有效性和性能，包括算法在各種數(shù)據(jù)規(guī)模、維度等條件下的運(yùn)行時(shí)間、聚類精度等方面的表現(xiàn)3.為大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類提供參考，同時(shí)為并行計(jì)算的應(yīng)用提供實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)研究方法：本研究將采用以下研究方法：1.系統(tǒng)研究成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法的理論和模型，并進(jìn)行算法設(shè)計(jì)2.基于CUDA平臺(tái)，使用并行算法進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)并對(duì)算法性能進(jìn)行測試和優(yōu)化3.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析以評(píng)估算法的有效性和性能，并提出優(yōu)化建議時(shí)間計(jì)劃：根據(jù)以上目標(biāo)與研究內(nèi)容，本研究預(yù)計(jì)共耗時(shí)2年，計(jì)劃時(shí)間分配如下：1.第一年：研究成對(duì)約束的半監(jiān)督聚類算法的基本原理，設(shè)計(jì)算法并進(jìn)行理論分析2.第二年：基于CUDA平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)算法并對(duì)性能進(jìn)行測試分析，撰寫論文參考文獻(xiàn)：1.Basu,S.,Davidson,I.,&Wagstaff,K.(2008).Constrainedclustering:Recentadvancesandfuturedirections.InDataclustering:Algorithmsandapplications(pp.155-177).ChapmanandHall/CRC.2.Zhou,B.,Wang,X.,Yuan,Y.,&Han,Z.(2013).Parallelspectralclusteringbasedoncuda.TheJournalofSupercomputing,63(3),801-817.3.Shi,Z.,Zhang,R.,Ma,J.,&Zuo,W.(2016).GPU-acceleratedsynchronousparallelk