基于GPU的文本聚类算法的设计与实现



基于GPU的文本聚类算法的设计与实现

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基于GPU的文本聚类算法的设计与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
· 研究目的及意义	第9-11页
· 国内外研究现状	第11-12页
· 谱聚类	第11页
· GPU通用计算	第11-12页
· 论文结构安排	第12-14页
第二章谱聚类与文本聚类	第14-25页
· 文本聚类相关	第14-17页
· 文本特征表示	第14-15页
· 文本之间相似度度量	第15-16页
· 文本聚类效果的评价	第16-17页
· 图论相关技术	第17-18页
· 图的矩阵表示	第17页
· 相似度图的构造	第17-18页
· 谱聚类的数学解释与数值解法	第18-23页
· 谱聚类的数学解释	第18-22页
· 谱聚类的数值解法	第22-23页
· 谱聚类算法复杂度分析	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章 GPU体系结构与CUDA	第25-35页
· GPU体系架构	第25-27页
· CUDA简介	第27-34页
· CUDA编程模型	第27-28页
· CUDA存储器模型	第28-32页
· CUDA软件体系	第32-34页
· 本章小结	第34-35页
第四章谱聚类的并行实现	第35-50页
· 并行谱聚类算法总体设计	第35-39页
· 串行谱聚类分析	第35-37页
· 并行谱聚类算法任务划分	第37-39页
· 谱聚类并行实现	第39-49页
· Grid和Block维度设计原则	第39-40页
· 并行相似度矩阵计算	第40-44页
· 并行拉普拉斯矩阵计算	第44-45页
· 并行Lanczos法	第45-47页
· 并行K-means	第47-49页
· 本章小结	第49-50页
第五章性能测试	第50-59页
· 测试环境与测试数据	第50-51页
· 算法精度对比	第51页
· 算法中各步骤效率对比	第51-56页
· 相似度计算	第51-52页
· 拉普拉斯矩阵计算	第52-53页
· Lanczos法	第53-55页
· K-means聚类	第55-56页
· 算法总体效率对比	第56-58页
· 小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
· 工作总结	第59页
· 展望	第59-61页
参考文献	第61-63页
致谢	第63-64页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录	第64 页

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