基于MPI的ML-kNN算法并行

• 作者: 晏世凯 王进 胡明星 邓欣 金理雄 陈乔松 高延雨
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 多标签学习 并行计算 ML-kNN MPI
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017252

摘要

基于MPI将ML-kNN算法并行化,以解决多标签学习领域中的大规模分类问题,控制计算的时间开销,这也是首次将MPI应用到多标签学习领域.通过与传统的串行ML-kNN的对比实验,验证了所提方法的可行性和有效性.另外,允许数据集以特征为单位划分,这使得该方法在处理高维数据时具有更大的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王进	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	50	202	8.0	12.0
2	陈乔松	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	16	66	4.0	7.0
3	邓欣	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	21	58	4.0	6.0
4	晏世凯	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	1	1.0	1.0
5	高延雨	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	2	1	1.0	1.0
6	金理雄		1	1	1.0	1.0
7	胡明星		3	1	1.0	1.0