43090

ОБЛАКО ТЕГОВ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДАННЫХ

Курсовая

Информатика, кибернетика и программирование

Для параллельных вычислений особенно важен вопрос оценки эффективности. В случае визуализации больших объемов данных, этот вопрос связан с тем, в таких случаях для сокращения времени работы и объема пересылок лучше применять параллельный рендеринг, а в каких фильтрацию данных

Русский

2015-01-19

33.5 KB

9 чел.

ОБЛАКО ТЕГОВ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДАННЫХ

Д.В. Манаков, Р.О. Судариков

ИММ УрО РАН, УрФУ, Екатеринбург

Параллельная фильтрация данных наряду с параллельным рендерингом активно применяется для сокращения объема визуализируемых данных.

Для параллельных вычислений особенно важен вопрос оценки эффективности. В случае визуализации больших объемов данных, этот вопрос связан с тем, в таких случаях  для сокращения времени работы и объема пересылок лучше применять параллельный рендеринг, а в каких фильтрацию данных. В результате рендеринга генерируются растровые данные, что в значительной степени ограничивает методы взаимодействия с визуализируемыми объектами. Уменьшение объема данных помогает ускорить работу при обеспечении взаимодействия с вычислительной моделью.

В процессе фильтрации необходим быстрый выбор интересующей информации. Для решения этой задачи можно использовать различные подходы, в частности, реструктуризацию данных, например, по k-дереву, и возможность поэлементной обработки в модели потока данных. Очевидно, что с точки зрения программной реализации в таких случаях удобно применять ассоциативные массивы.

В этой работе для решения задачи фильтрации предложена метафора визуализации и взаимодействия – контекстное облако тегов, которое предназначено для эффективной интерпретации результатов поиска в Интернете. Взаимодействие с выбранными и отфильтрованными данными реализовано через обращение к ассоциативным массивам.

Правильное решение проблемы эффективности возможно только на основе формальной модели. “В огромном числе случаев при попытке построить модель какого-либо объекта либо не возможно прямо указать фундаментальные законы, или вариационные принципы, которым он подчиняется. Одним из плодотворных подходов к такого рода объектам является использование аналогий с уже изученными явлениями.”  [1]

Визуализация, как объект изучения, несомненно,  плохо формализуема, но необходимость, прежде всего, оценки эффективности диктует построении «полумодели» или оснований теории визуализации, начиная с декларативных определений и поиска аналогий.

Одна из возможных аналогий – это оптимальное управление, то есть постановка каких-то минимаксных задач для визуализации. Так фильтрацию можно рассмотреть, как интерактивный процесс, целью которого является получение максимума информации с минимальными затратами. Или в общем случае, как нахождение минимума когнитивного расстояния, которое измеряет усилия пользователя, необходимые для преобразования действий по вводу данных и представлений выводимой информации в операции и объекты прикладной области. Для поиска применяется алгоритм MapReduce, если вид отображения выбрать аналогичный этому алгоритму, то возможно когнитивное расстояние уменьшится.

Возможность применения топологического анализа в визуализации продемонстрировано в работе [2], где облако точек отображает трассу программы.

Нами рассматривается возможность применения теории грубых множеств для задач визуализации и обработки информации. Теорию грубых множеств можно рассматривать как одно из развитий идеи Фреге о неопределенности, в частности, в данном подходе нечеткость определяется через границу множества, а не через частичную принадлежность, как в теории нечетких множеств. Если знаний о множестве не достаточно для его строгого определения, то граница не равна нулю, иначе стандартное (четкое) множество. Граница, как топологическое понятие – разность между замыканием и внутренностью множества. Важное понятие данной теории – гранулярность. Множество представляется в виде совокупности элементарных знаний, например, для визуализации - это графические примитивы.

Задание функций принадлежности для множества можно рассматривать, как способ упорядочения этого множества. Так же очевидно параллель c ассоциативными массивами. Наибольший интерес представляет рассмотрение функций принадлежности грубых множеств, как относительную метрику оценки эффективности. В общем случае, можно рассмотреть нечеткое множество X, где для каждого элемента множества (объекта) задана функция принадлежности X(x)[0,1], которая задает степень принадлежности элемента множеству, в отличие от классической теории, когда элемент точно принадлежит множеству. В частности облако тегов можно рассматривать, как множество слов, которое упорядочивает функция принадлежности, и отражает частотные характеристики.

Вопрос об определении алгоритма по существу равносилен вопросу об определении вычислимой функции. Можно сформулировать теорему об эквивалентности вычислимой функции и функция принадлежности.

Метафора контекстного облака тегов является расширением  стандартного облака тегов с заданием нескольких функций принадлежности для множества, включающего результаты поиска. Результаты поиска (нечеткое множество X) представим в виде массива ассоциативных массивов, где центральный элемент массива – строка поиска. Формально задаются две функции принадлежности: ширина контекста (количество слов поиска слева и справа от строки поиска) и  частота встречаемости слова, зависящая от типа документа с расширением pdf, doc, html соответственно отображается градацией цвета R,G,B. Результаты поиска также включают название документа и гиперссылку, которые выделяются через взаимодействие с конкретным словом (ключом).

Программа реализована на языке Ruby  и по архитектуре соответствует облачным вычислениям.  Модуль посредник перехватывает результаты поиска через Google API и реструктуризирует данные в виде ассоциативных массивов. В результате взаимодействие в клиентской части строится на основе хеширования, то есть практически без пересчета.  Предполагается интеграция разработанной системы с сервером распределенных вычислений Hadoop.

Литература

1. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. - М.: Физматлит, 1993, - 320 с.

2. Choudhury, A.N.M.I.; Bei Wang; Rosen, P.; Pascucci, V. Topological analysis and visualization of cyclical behavior in memory reference traces // Pacific Visualization Symposium (PacificVis), 2012 IEEE,vol., no., pp.9-16, Feb. 28 2012-March 2 2012.

Работа выполнена при поддержке программы Президиума РАН № 18 "Алгоритмы и математическое обеспечение для вычислительных систем  сверхвысокой производительности", а также проекта 12-П-1-1034 УрО РАН.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

61549. Родственные слова. Корень. Безударная гласная в корне. Правописание гласной в после шипящей 21.87 KB
  Чистописание Словарная работа Физминутка Работа над предложением. Записываем в столбик слова с маленькой буквы. Поставим ударение в словах. Ребята скажите что в этих словах особенного эти слова родственные...
61550. Открытка ко Дню защитника Отечества 24.25 KB
  Цель: научить учащихся выполнять открытку в технике аппликации Задачи: Образовательные: обобщить знания о защитниках Отечества научить детей размечать детали по шаблону научить выполнять открытку научить вырезать...
61551. Открытка к 8 Марта 19.93 KB
  Педагогические задачи: Образовательные: закрепить навык разметки по шаблону закрепить навык работы с бумагой познакомить учащихся с историей праздника 8 Марта учить...
61553. Упражнение в склонении и определении падежей имён существительных 25.44 KB
  Цели урока: Образовательные: формировать умение учащихся изменять имена существительные по вопросам в единственном и множественном числе; ставить к имени существительному падежные вопросы и определять падеж имени существительного с помощью вопроса...
61555. Підготовка копютера до роботи 170.66 KB
  Мета: Познайомити учнів з можливостями компютера. Вчити користуватися пристроями компютера, вмикати та вимикати пристрій, користуючись кнопкою Роwer та компютерною мишею.
61556. Вплив куріння та алкоголю на здоровя 37.25 KB
  Навчати дітей приймати рішення що має менше негативних наслідків для здоров’я та життя в цілому. Привітання Треба всім нам привітатись: Добрий день Дружно весело сказати...