基于Spark的并行SVM算法研究

刘泽燊; 潘志松

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随着数据规模的不断增加,支持向量机(SVM)的并行化设计成为数据挖掘领域的一个研究热点.针对SVM算法训练大规模数据时存在寻优速度慢、内存占用大等问题,提出了一种基于Spark平台的并行支持向量机算法(SP-SVM).该方法通过调整层叠支持向量机(Cascade SVM)的合并策略和训练结构,并利用Spark分布式计算框架实现;其次,进一步分析并行操作算子的性能,优化算法并行化实现方案,有效克服了层叠模型训练效率低的缺点.实验结果表明,新的并行训练方法在损失较小精度的前提下,在一定程度上减少了训练时间,能够很好地提高模型的学习效率.

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来源
《计算机科学》 |2016年第5期|238-242|共5页
作者
刘泽燊; 潘志松;
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作者单位

解放军理工大学指挥信息系统学院南京 210007;

解放军理工大学指挥信息系统学院南京 210007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
并行计算; 支持向量机; 大规模数据; 层叠模型; Spark;

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