이 논문은 단일 연결 덴드로그램(SLD) 계산을 위한 새로운 병렬 알고리즘을 제안한다. SLD는 계층적 클러스터링의 핵심 단계로, 실세계 데이터 분석에 널리 사용된다.
기존 알고리즘은 Ω(n log n) 작업량을 요구하며, 병렬 알고리즘도 이를 개선하지 못했다. 이 논문에서는 다음과 같은 새로운 알고리즘을 제안한다:
병렬 트리 축소 기반 알고리즘: 병렬 트리 축소 기법을 활용하여 O(n log h) 작업량과 O(log^2 n log^2 h) 깊이로 SLD를 계산한다. 이는 출력 SLD의 높이 h에 의존적이며, 최적이다.
하향식 알고리즘(ParUF): 기존 순차 알고리즘(SeqUF)을 자연스럽게 병렬화한 것으로, O(n log h) 작업량과 O(h log n) 깊이를 달성한다. 비동기 버전을 구현하여 실험적으로 큰 성능 향상을 보인다.
이 알고리즘들은 SLD 구조에 대한 새로운 통찰을 바탕으로 설계되었다. 특히, 두 SLD를 병합하는 SLD-Merge 함수가 핵심이다. 이론 분석과 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 대비 월등한 성능을 보임을 입증한다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Laxman Dhuli... klo arxiv.org 05-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.19019.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä