【摘 要】
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统计主题模型是近年来在文本信息处理领域发展起来的重要方法，由于模型结构的复杂性以及所需处理数据的巨大规模，所以迫切需求该类模型的高效求解算法。本文针对隐含主题模型LDA，研究了其变分求解算法的并行化方法。首先，提出一种新的动态负载均衡方法，相对于已有的基于静态负载均衡方法，性能有了显著的提高，并且对数据排序的影响表现稳定；同时，通过对统计量汇总过程的优化，克服了模型空间随并行线程数量线性增长的弊端
【机 构】
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中国科学院软件研究所-基础软件国家工程研究中心,北京,100190
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统计主题模型是近年来在文本信息处理领域发展起来的重要方法，由于模型结构的复杂性以及所需处理数据的巨大规模，所以迫切需求该类模型的高效求解算法。本文针对隐含主题模型LDA，研究了其变分求解算法的并行化方法。首先，提出一种新的动态负载均衡方法，相对于已有的基于静态负载均衡方法，性能有了显著的提高，并且对数据排序的影响表现稳定；同时，通过对统计量汇总过程的优化，克服了模型空间随并行线程数量线性增长的弊端。
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