Publication

On Optimal Update Policies and Cluster Sizes for 2-Tier Distributed Systems

2003
Conference Papers

Résumé

We try to analyze a generic model for 2-tier distributed systems, exploring the possibility of optimal cluster sizes from an information management perspective, such that the overall cost for updating and searching information may be minimized by adopting a judiciously lazy updating policy. We do not assume either centralized coordination or decentralization, and since it is an initial work, we only advocate the existence of such optimal policies rather than how such policies may be discovered by the system participants. We put our work in perspective using two examples from diverse domains of distributed systems, namely the wireless cellular networks, which are based on centralized coordination and peer-to-peer systems using clusters (like Kazaa).

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/208994b0-effc-4825-b720-28417a0ba445

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Partitionnement de données

vignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.

K-moyennes

Le partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.

Regroupement hiérarchique

Dans le domaine de l'analyse et de la classification automatique de données, le regroupement hiérarchique est un partitionnement de données ou clustering, au moyen de diverses méthodes, dites « ascendantes » et « descendantes ». Les méthodes dites « descendantes » partent d’une solution générale vers une autre plus spécifique. Les méthodes de cette catégorie démarrent avec une seule classe contenant la totalité puis se divisent à chaque étape selon un critère jusqu’à l’obtention d’un ensemble de classes différentes.

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