基于投影寻踪和MapReduce的并行案例推理模型

• 作者: 李伟华 瞿幼苗 陈华胜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 案例推理 投影寻踪 降维裁剪 MapReduce模型 并行推理
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 445-448
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.02.028

摘要

在大规模、高维度的数据环境下,传统的案例推理具有计算复杂度高、实时性差等缺点.为在大数据环境下进行案例推理,提出了一种基于投影寻踪和MapReduce的并行推理模型dpCBR.在数据预处理阶段,计算源案例到基准向量的一维投影距离并缓存,降低计算复杂度并减少重复计算开销;在案例检索阶段,先根据投影距离裁剪案例库,再进行相似度匹配,减少不必要的案例匹配开销.应用MapReduce进行分布式并行处理,使dpCBR具备对大规模案例库的推理能力.实验结果表明,dpCBR模型可以明显提高大数据环境下案例推理的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟华	西北工业大学计算机学院	167	1420	17.0	30.0
2	陈华胜	西北工业大学计算机学院	13	46	5.0	6.0
3	瞿幼苗	西北工业大学计算机学院	2	1	1.0	1.0