LBGS: a smart approach for very large data sets vector quantization

Abstract In this paper, LBGS, a new parallel/distributed technique for Vector Quantization is presented. It derives from the well known LBG algorithm and has been designed for very complex problems where both large data sets and large codebooks are involved. Several heuristics have been introduced to make it suitable for implementation on parallel/distributed hardware. These lead to a slight deterioration of the quantization error with respect to the serial version but a large improvement in computing efficiency

Document clustering on target entities using persons and organizations

Master'sMASTER OF SCIENC

Материалы VIII Международной научно-практической конференции "Электронная Казань 2016"

На конференции были рассмотрены вопросы инноваций в использовании информационных технологий, информационной безопасности и информационного противоборства в современном мире, ключевых направлений развития процессов информатизации образования, стандартизации электронного обучения, электронной педагогики, опыта использования электронного обучения в учебных заведениях разного уровня (школах, вузах), проблемы перехода к информационному обществу и особенности формирования виртуальной образовательной среды электронного университета, как неотъемлемой части нового типа общества.64