【摘 要】
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不动点迭代广泛存在于数据挖掘和机器学习算法中,这些算法已应用到诸如社会网络分析、高性能计算、推荐系统、搜索引擎、模式识别等诸多领域中.在云计算环境中,利用MapReduce
【机 构】
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东北大学软件学院,东北大学计算中心,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61433008,61202088,61272179,61173028);教育部博士点基金(20130042120006);教育部-中国移动科研基金项目(MCM20125021);中国博士后科学基金面上基金(2013M540232);中央高校基本科研业务费专项资金(N130417001);辽宁省博士启动基金(201403314)资助
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不动点迭代广泛存在于数据挖掘和机器学习算法中,这些算法已应用到诸如社会网络分析、高性能计算、推荐系统、搜索引擎、模式识别等诸多领域中.在云计算环境中,利用MapReduce编程模型所带来的便利,通过普通的PC集群运行相应的迭代算法,可以提高迭代算法的执行效率.但由于数据的快速变化,每当数据发生改变,整个迭代算法也需要重新运行,这将会导致大量的运算资源浪费和性能损失.文中研究基于原始迭代结果和新增数据的增量迭代计算DELTA(Delta data based incrEmentaL iTerAtive computing),并提出DELTA模型以解决上述问题.文中理论证明了DELTA模型的正确性,阐述了其适用范围,并列举了PageRank、K-means和Descendant Query算法在DELTA模型中的运用.文中还扩展HaLoop为ΔHaLoop框架,使其支持增量式的迭代计算.通过一系列的测试用例,对DELTA模型功能、性能进行了分析和讨论,实验结果表明DELTA模型在获得准确的迭代结果的基础上性能优势明显.文中提出的DELTA模型能够适应多数迭代算法,对云计算环境下的迭代计算的应用和优化起到推动作用.
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