【摘 要】
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针对潜在狄利克雷分析(LDA)模型分析大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息计算时间较长问题,提出基于MapReduce架构的并行LDA主题模型建立方法.利用分布式编程模型研究了LDA
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,北京理工大学图书馆
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272446);北京市属高等学校人才强教深化计划“中青年骨干人才”资助项目(PHR201008083)
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针对潜在狄利克雷分析(LDA)模型分析大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息计算时间较长问题,提出基于MapReduce架构的并行LDA主题模型建立方法.利用分布式编程模型研究了LDA主题模型建立方法的并行化实现.通过Hadoop并行计算平台进行实验的结果表明,该方法在处理大规模文本时,能获得接近线性的加速比,对主题模型的建立效果也有提高.
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