Memory Consumption and Computing Power in Gradual Pattern Mining Based on Multi-Precision Fuzzy Orderings
Consommation mémoire et puissance de calcul en fouille de motifs graduels basée sur les ordres flous multi-précisions
Abstract
Dans cet article, nous proposons un cadre pour traiter deux grands problèmes lors de l'extraction de motifs graduels basée sur les ordres flous et sur le coefficient de corrélation de rang gamma flou. Les problématiques abordées sont i) la consommation mémoire et ii) la précision, la représentation, et le stockage efficace des degrés de concordance floue de chaque paire d'indices (i, j) par rapport à la perte ou le gain de puissance de calcul. Dans ce contexte, notre approche implique l'utilisation d'une technique dédiée au traitement des matrices creuses (afin d'éviter le stockage des valeurs zéro) et une vaste gamme de représentations de précision variable (de 1 à 64 bits).
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