严胜祥

作品数：2被引量：4H指数：2
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供职机构：上海大学计算机工程与科学学院更多>>
发文主题：决策树序贯模式序贯高性能计算机集群更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《计算机工程与科学》更多>>
所获基金：上海市科学技术委员会资助项目上海市教委科研基金上海市科学技术发展基金更多>>
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基于预聚类技术的并行序贯模式挖掘算法被引量：2
《计算机工程与科学》2004年第10期66-68,90,共4页金沈杰 吴绍春 吴耿锋 严胜祥 
上海市科委"基于高性能计算的数据挖掘和知识发现"项目(01JC14002);上海市教委"第四期重点学科"项目(205153)
本文讨论了在并行序贯模式数据挖掘方面采用“预聚类并行序贯模式挖掘”的策略,对数据序列聚类后按不同的类分布到不同的并行节点上,以减少甚至消除不必要的通讯开销,以便能够提高并行序贯模式挖掘在集群式高性能计算机上的执行效率。
关键词：模式挖掘 并行 聚类技术 高性能计算机 数据挖掘 算法 执行效率 序贯 开销 集群 
一种基于纵向划分数据集的并行决策树分类算法被引量：2
《计算机工程与科学》2004年第7期67-70,共4页严胜祥 吴绍春 吴耿锋 金沈杰 
上海市科学技术发展基金资助项目 ( 0 1J14 0 2 2 ) ;上海市教委"第四期重点学科"项目 ( 2 0 5 15 3 )
本文提出了一种处理多属性数据集的快速可扩展性并行分类算法—FSPC算法。它首次采用了纵向划分数据集以及在测试属性的选择过程中同步划分数据集等方法。实验结果表明 ,它不仅有利于减少通信及进行I/O的开销 ,而且有利于提高算法的并...
关键词：数据挖掘 数据仓库 数据集 并行分类算法 FSPC算法 决策树 数据库 
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