用于WEB文档分类的并行KNN算法

• 作者: 周朴雄
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文档分类 K最近邻 并行策略
• 年，卷（期）: 2008,（25）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 155-156
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 字数: 1932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.25.047

摘要

针对WEB文档分类中KNN算法计算复杂度高的缺点,不同于以往从减少训练样本集大小和采用快速算法角度来降低KNN算法的计算复杂度,从并行的角度出发,提出一种在Hyper-cube SIMD模型上的并行算法,其关键部分的时间计算复杂度从O(,)降为O(log(n)),该算法与传统的串行算法相比,能显著地提高分类速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周朴雄	华南理工大学电子商务学院	29	144	7.0	10.0