【摘 要】
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非负矩阵分解（NMF）作为一种数据降维和特征提取的有效工具,已经在文本聚类、推荐系统等多个领域得到应用,但是其计算过程比较复杂。对此,提出一种基于MPI＋OpenMP的混合层次化并
【机 构】
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湖南科技大学计算机科学与工程学院,中国科学院计算机网络信息中心
【基金项目】
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中科院国际人才计划CAS PIFI(2016VTB028);湖南省自然科学基金(2015JJ3071)资助
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非负矩阵分解（NMF）作为一种数据降维和特征提取的有效工具,已经在文本聚类、推荐系统等多个领域得到应用,但是其计算过程比较复杂。对此,提出一种基于MPI＋OpenMP的混合层次化并行NMF方法,其充分利用基于MPI的消息传递模型和基于OpenMP的共享存储模型各自的优势,并基于多核节点集群进行测试。实验结果表明,所设计的并行NMF算法达到了较高的加速比,能有效处理高阶矩阵的非负分解,极大地提高了计算的效率。
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