scholarly journals A Proactive Mobile Edge Cache Policy Based on the Prediction by Partial Matching

2020 ◽  
Vol 5 (5) ◽  
pp. 1154-1161
Author(s):  
Lincan Li ◽  
Chiew Foong Kwong ◽  
Qianyu Liu
Keyword(s):  
Partial Matching ◽  
Prediction By Partial Matching

Классификация научных текстов на основе компрессии аннотаций публикаций

2019 ◽  
pp. 25-38
Author(s):  
И.В. Селиванова ◽  
I.V. Selivanova ◽  
Д.В. Косяков ◽  
D.V. Kosyakov ◽  
А.Е. Гуськов ◽  
...  
Keyword(s):  
Partial Matching ◽  
Prediction By Partial Matching

Исследуется возможность установления смысловой близости научных текстов методом их автоматической классификации, основанным на сжатии аннотаций. Идея метода состоит в том, что алгоритмы компрессии типа PPM (prediction by partial matching) сжимают терминологически близкие тексты существенно лучше, чем далекие. Если для каждой классифицируемой тематики будет сформировано ядро публикаций (аналог обучающей выборки), то наилучшая доля сжатия будет указывать на принадлежность классифицируемого текста к соответствующей тематике. Было определено 30 тематических категорий, каждой из них в базе данных Scopus получены аннотации около 500 публикаций, из которых разными способами выбирались 100 аннотаций для ядра и 20 аннотаций для тестирования. Установлено, что построение ядра на основе высокоцитируемых публикаций выявляет до 12% ошибок против 32% при случайной выборке. На качество классификации влияет и изначальное количество категорий: чем меньше категорий участвует в классификации и чем больше терминологические различия между ними, тем выше её качество.

Heart arrhythmia classification using the prediction by partial matching algorithm

2015 ◽  
Vol 52 (4) ◽  
pp. 285 ◽  
Author(s):  
Igor Lucena Peixoto Andrezza ◽  
Erick Vagner Cabral De Lima Borges ◽  
Leonardo Vidal Batista
Keyword(s):  
Matching Algorithm ◽  
Partial Matching ◽  
Heart Arrhythmia ◽  
Prediction By Partial Matching

Combining Markov model and Prediction by Partial Matching compression technique for route and destination prediction

2018 ◽  
Vol 154 ◽  
pp. 81-92 ◽  
Author(s):  
Francisco Dantas Nobre Neto ◽  
Cláudio de Souza Baptista ◽  
Claudio E. C. Campelo
Keyword(s):  
Markov Model ◽  
Compression Technique ◽  
Partial Matching ◽  
Prediction By Partial Matching

scholarly journals Pembelajaran Kompresi Text dengan Menggunakan Metode Shanon-Fano

2018 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 44
Author(s):  
Herry Sulendro Mangiri
Keyword(s):  
Input Stream ◽  
Partial Matching ◽  
Run Length ◽  
Prediction By Partial Matching

Kompresi merupakan proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan tempat penyimpanan dan waktu untuk transmisi data. Saat ini terdapat berbagai tipe algoritma kompresi. Kompresi merupakan proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan tempat penyimpanan dan waktu untuk transmisi data. Saat ini terdapat berbagai tipe algoritma kompresi, antara lain: Huffman, LIFO, LZHUF, LZ77 dan variannya (LZ78, LZW, GZIP), Dynamic Markov Compression (DMC), Block-Sorting Lossless, Run-Length, Shannon-Fano, Arithmetic, PPM (Prediction by Partial Matching), Burrows-Wheeler Block Sorting, dan Half Byte. Ada beberapa faktor yang sering menjadi pertimbangan dalam memilih suatu metode kompresi yang tepat, yaitu kecepatan kompresi, sumber daya yang dibutuhkan (memori, kecepatan PC), ukuran file hasil kompresi, besarnya redundansi, dan kompleksitas algoritma. Metode Shanon-fano yang di pergunakan dalam penulisan ini mengkompresi input stream dengan menggunakan sampel data  teks yang berupa tulisan nama. Data teks awal dengan jumlah 176 bits, dengan menggunakan metode ini terdapat beberapa langkah yang di lakukan sehingga pada saat di lakukan kompresi akan menjadi berkurang jumlahnya menjadi 107 bits. Manfaat kompresi ini sama dengan jenis kompresi yang lain yaitu  memudahkan dalam menyimpan file dan menghemat memory yang terdapat dalam komputer, sehingga memudahkan komputer dalam bekerja dan tidak membebani dalam pemrosesan data.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document