【摘 要】
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在大数据时代,基于文本向量空间的分类、聚类、排序与相关性反馈都需要计算向量相似度.本文提供一种针对大规模向量相似度计算的方法.在该方法中,尝试利用Jetson TK1开发板构
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在大数据时代,基于文本向量空间的分类、聚类、排序与相关性反馈都需要计算向量相似度.本文提供一种针对大规模向量相似度计算的方法.在该方法中,尝试利用Jetson TK1开发板构建了一个基于ARM的Hadoop完全分布式集群,并利用CUDA对单一结点进行提速,最终求得与目标词向量最相似的To p N.本文通过实验验证了该方法的有效性.
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