【摘 要】
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分布式集束调整方法使用多个工作节点解决集束调整问题,克服单台计算机的计算和内存存储限制。但是,额外的块划分步骤和同步等待会引入可观的性能开销。因此,我们提出一个低开销共识框架,该方法基于异步共识融合使先到达的节点先共识融合,避免等待较慢的计算节点。此外,提出一个场景汇总方法,并将其集成到块划分步骤,用以在小规模汇总场景上执行聚类。在公开数据集上的实验结果表明,本文方法可以提高工作节点利用率,减少块
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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分布式集束调整方法使用多个工作节点解决集束调整问题,克服单台计算机的计算和内存存储限制。但是,额外的块划分步骤和同步等待会引入可观的性能开销。因此,我们提出一个低开销共识框架,该方法基于异步共识融合使先到达的节点先共识融合,避免等待较慢的计算节点。此外,提出一个场景汇总方法,并将其集成到块划分步骤,用以在小规模汇总场景上执行聚类。在公开数据集上的实验结果表明,本文方法可以提高工作节点利用率,减少块划分时间。此外,在大规模文化遗产数据集上的实验也证明该方法有效。
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