基于ATM并行化采样优化算法的研究

童威; 黄启萍

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基于ATM并行化采样优化算法的研究

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本文基于企业微博主题分析,提出一种大规模作者主题模型训练的并行化思想,继而提出相应的采样算法,并在此基础之上针对其采样复杂度高的问题提出优化采样算法。同时在Spark大数据平台上设计实现了大规模作者主题模型的并行化采样算法框架,并在此框架上设计实现了此并行化算法。通过实验分析,此并行化采样框架能有效地解决大规模语料的作者主题模型采样问题,由此完成大规模主题分析任务;同时通过性能评估验证了算法有效地提升了采样效率,并且有着较好的数据扩展性。

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来源
《长春师范大学学报》 |2018年第6期|P.62-65|共4页
作者
童威; 黄启萍;
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作者单位

[1]安徽文达信息工程学院;

安徽合肥231201;

[2]安徽电气工程职业技术学院;

安徽合肥230051;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
作者主题模型; 并行化; 采样算法;

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