GPU加速数据挖掘算法的研究

• 作者: 何剑锋 刘琳 王红玲
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: GPGPU 朴素贝叶斯 CUDA 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 31-34
• 分类号: TP391
• 字数: 2603字
• 语种: 中文

摘要

分析了GPU的主要架构,在与CPU编程进行对比的同时,基于nVidia的CUDA(compute unified device architecture),改进了数据挖掘中常用的朴素贝叶斯算法,实现了GPU硬件加速.测试表明,在处理海量浮点数据的分类与排序中,利用图形处理器强大的计算能力获得了较高的实时性.改进算法易于理解和操作,对于GPU在数据挖掘领域的应用具有一定的借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何剑锋	东华理工大学软件学院	38	242	8.0	13.0
2	王红玲	东华理工大学软件学院	21	121	6.0	10.0
3	刘琳	东华理工大学软件学院	7	26	3.0	5.0