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Junção de conjuntos por similaridade explorando paralelismo multinível em GPUs

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Ribeiro Junior, Sidney lattes
Orientador(a): Martins, Wellington Santos lattes
Banca de defesa: Rosa, Thierson Couto, Laender, Alberto Henrique Frade
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/38995/00130000015px
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
Departamento: Instituto de Informática - INF (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Junção de conjuntos por similaridade
Junção por similaridade
Recuperação da informação
Paralelismo
Palavras-chave em Inglês:
GPU set similarity join
Similarity join
Information retrieval
Parallelism
GPU
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7848
Resumo: Similarity Join is an important operation for information retrieval, near duplicate detection, data analysis etc. State-of-the-art algorithms for similarity join use a technique known as prefix filtering to reduce the amount of sets to be entirely compared by previously discarding dissimilar sets. However, prefix filtering is only effective when looking for very similar data. An alternative to speedup the similarity join when prefix filtering is not efficient is to explore parallelism. In this work we developed three multi-level fine-grained parallel algorithms for many-core architectures (such as modern Graphic Processing Units) to solve the similarity join problem. The proposed algorithms have shown speedup gains of 109x and 17x when compared with sequential (ppjoin) and parallel (fgssjoin) state-of-the-art solutions, respectively, on standard real text databases.
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An alternative to speedup the similarity join when prefix filtering is not efficient is to explore parallelism. In this work we developed three multi-level fine-grained parallel algorithms for many-core architectures (such as modern Graphic Processing Units) to solve the similarity join problem. The proposed algorithms have shown speedup gains of 109x and 17x when compared with sequential (ppjoin) and parallel (fgssjoin) state-of-the-art solutions, respectively, on standard real text databases.A Junção por Similaridade é uma operação importante no contexto de recuperação da informação, identificação de duplicatas, análise de dados etc. Os algoritmos do estado da arte que realizam a junção por similaridade utilizam uma técnica chamada filtragem por prefixo, que diminui a quantidade de pares a serem totalmente comparados ao descartar previamente pares dissimilares. No entanto, a filtragem por prefixo é eficaz apenas quando se deseja encontrar pares muito similares. Uma alternativa para melhorar o desempenho da junção por similaridade quando a filtragem por prefixo é ineficaz, é explorar paralelismo. Neste trabalho foram desenvolvidos três algoritmos com paralelismo multinível de granularidade fina para arquiteturas many-core (como as modernas Unidades de Processamento Gráfico) para resolver o problema da junção por similaridade. Os algoritmos desenvolvidos demonstraram ganhos de speedup de até 109x e 17x em relação às soluções do estado da arte sequencial (ppjoin) e paralela (fgssjoin), respectivamente, quando executado sobre bases de dados textuais padrão reais.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfporUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)UFGBrasilInstituto de Informática - INF (RG)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessJunção de conjuntos por similaridadeJunção por similaridadeRecuperação da informaçãoParalelismoGPU set similarity joinSimilarity joinInformation retrievalParallelismGPUCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOJunção de conjuntos por similaridade explorando paralelismo multinível em GPUsSet similarity joins exploring multilevel parallelism on GPUsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-3303550325223384799600600600600-771226673463364476836717112058112045092075167498588264571reponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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