【摘 要】
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针对传统的在线学习行为评价方法在处理大规模数据集时面临的问题,提出一种基于并行AdaboostBP神经网络的在线学习行为评价方法。将BP神经网络作为弱预测器,由Adaboost算法组
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针对传统的在线学习行为评价方法在处理大规模数据集时面临的问题,提出一种基于并行AdaboostBP神经网络的在线学习行为评价方法。将BP神经网络作为弱预测器,由Adaboost算法组合15个BP神经网络的输出,构建了强预测器;充分利用了Hadoop平台下Map Reduce并行编程模型,提出了大规模在线学习行为的自动评价模型,设计了并行Adaboost-BP神经网络算法的Map和Reduce任务。多组实验表明,提出的算法准确率高、运行耗时少,取得了良好的加速比,效率大于0.5,适合大规模在线学习行为的自动
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