Parallelization of the Levenshtein distance algorithm
Variant of the title
Zrównoleglenie algorytmu odległości edycyjnej Levenshteina
Author
Niewiarowski, Artur
Stanuszek, Marek
Published in
Technical Transactions
Numbering
Y. 111, iss. 3-NP
Pages
109-122
Release date
2014
Place of publication
Kraków
Publisher
Wydawnictwo PK
Language
English
Keywords
Levenshtein distance, Levenshtein-Damerau distance, edit distance, very large strings, parallel computing, threads, high performance computing, Microsoft .NET Framework 4.0, mono-project
odległość edycyjna Levenshteina oraz Levenshteina-Damerau, odległość edycyjna, duże ciągi tekstowe, obliczenia równoległe, wątki, obliczenia wysokiej wydajności, Microsoft .NET Framework 4.0, mono-project
Abstract
This paper presents a method for the parallelization of the Levenshtein distance algorithm deployed on very large strings. The proposed approach was accomplished using .NET Framework 4.0 technology with a specific implementation of threads using the System. Threading.Task namespace library. The algorithms developed in this study were tested on a high performance machine using Xamarin Mono (for Linux RedHat/Fedora OS). The computational results demonstrate a high level of efficiency of the proposed parallelization procedure.
Artykuł przedstawia metodę zrównoleglenia algorytmu analizy odległości edycyjnej Levenshteina dedykowaną bardzo dużym ciągom tekstowym. Zaproponowane rozwiązanie zostało zaimplementowane na platformie .NET Framework 4.0 z uwzględnieniem metod dostępnych w przestrzeni nazw System.Threading.Task. Zastosowane algorytmy przetestowano na komputerze wysokiej wydajności, w oparciu o narzędzia Xamarin Mono (dla SO Linux RedHat/ Fedora). Otrzymane wyniki pokazują znacząco zwiększoną wydajność obliczeń dla przedstawionych w artykule rozwiązań.
Department
Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science
License
Licencja PK
Access rights
Zasób dostępny dla wszystkich
Cookies or other similar solutions are used on the page. Take a look at privacy policy to get to know the details.