Inom biologin måste forskare jämföra gener eller genprodukter med semantiska likhetsåtgärder (SSM). Kontinuerlig datatillväxt och mångfald i datakarakteristika omfattar vad som kallas big data; nuvarande biologiska SSM kan inte hantera big data. Därför behöver dessa åtgärder förmågan att kontrollera storleken på stora data. Vi använde parallell och distribuerad bearbetning genom att dela upp data i flera partitioner och tillämpade SSM-åtgärder för varje partition; detta tillvägagångssätt hjälpte till att hantera stordata skalbarhet och beräkningsproblem. Vår lösning omfattar tre steg: delad gen ontologi (GO), dataklustring och semantisk likhetsberäkning. För att testa denna metod, delade GO och data kluster algoritmer definierades och bedömdes för prestanda i de första två stegen. Tre av de bästa SSM i biologi [Resnik, Shortest Semantic Differentiation Distance (SSDD), och SORA] förstärks genom att införa gängad parallell bearbetning, som används i det tredje steget. Våra resultat visar att införandet av trådar i SSMs minskade tiden för att beräkna semantisk likhet mellan genpar och förbättrad prestanda hos de tre SSMs. Genomsnittlig tid minskade med 24,51% för Resnik, 22,93% för SSDD och 33,68% för SORA. Totaltiden minskade med 8,88 % för Resnik, 23,14 % för SSDD och 39,27 % för SORA. Genom att använda dessa gängade mått i det distribuerade systemet, kombinerat med att använda split GO och dataklusteralgoritmer för att dela indata baserat på deras likhet, minskade den genomsnittliga tiden mer än metoden med lika dela indata. Tidsminskningen ökade med ett ökande antal uppdelningar. Tidsreduktion procent var 24,1%, 39,2%, och 66,6% för gängade SSDD; 33,0%, 78,2%, och 93,1% för gängade SORA i fallet med 2, 3, respektive 4 slavar; och 92,04% för gängade Resnik i fallet med fyra slavar.
Almasoud m.fl. REF diskuterar de nuvarande biologiska SSM (semantiska likhetsåtgärder) som de inte kan hantera big data.
Handling Big Data Scalability in Biological Domain Using Parallel and Distributed Processing: A Case of Three Biological Semantic Similarity Measures
{'venue': 'BioMed Research International', 'journal': 'BioMed Research International', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}