基于MapReduce的MIC算法并行化

吕瑞; 蔡国永; 裴广战

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基于MapReduce的MIC算法并行化

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MIC是一种分析变量之间可能存在的关系的方法.该方法不仅能够有效识别出变量间各种复杂类型的关系,还能够准确描述噪音数据对存在关系的影响,对探索大数据集中变量之间的关系具有重要意义.针对该方法在处理包含大量变量的数据集时性能方面的不足,首次对它进行了基于MapReduce模型的并行化.提出的并行化方法首先对原算法进行更细颗粒度的划分,然后采用一种基于Map-Reduce-Map任务链的并行模型,该模型不仅有效地增加了并行的计算单元,还大大地降低了不必要的系统开销.最后,通过理论分析和实验验证得出,改进后的算法与原算法相比,在准确率方面具有等效性,运行速度大幅度提升且具有良好的可扩展性;实验同时指出了算法性能的提升与系统资源的关系.

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来源
《计算机科学》 |2015年第11期|80-83103|共5页
作者
吕瑞; 蔡国永; 裴广战;
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作者单位

桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004;

桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004;

桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
大数据; MIC; 关系挖掘; MapReduce; 并行化;

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