【摘 要】
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在大数据时代背景下,数据规模成指数级增长,传统支持向量机(SVM)已无法适应大数据环境,所以需要将传统支持向量机算法改进使其可以应用于大数据计算框架.针对计算过程中存在
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明650500
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在大数据时代背景下,数据规模成指数级增长,传统支持向量机(SVM)已无法适应大数据环境,所以需要将传统支持向量机算法改进使其可以应用于大数据计算框架.针对计算过程中存在占用内存大、寻优速度慢等问题,提出一种基于Flink平台的并行支持向量机算法.该方法首先基于层叠支持向量机(Cascade SVM)的合并策略以及训练结构,通过Flink分布式计算框架实现;其次,通过优化并行操作算子的性能引入分布式广播变量,优化算法,有效解决单机SVM算法训练效率低的问题.实验结果表明,结合Flink框架实现SVM算法并行化,能有效的减少了训练时间,提高模型的训练效率.
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