[发明专利]一种基于Spark下并行超网络的分类方法有效
| 申请号： | 201611115832.3 | 申请日： | 2016-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN106777006B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 王进;赵蕊;卜亚楠;孙开伟;孟小敏;李智星;陈乔松;邓欣;胡峰;雷大江;高选人;余薇;欧阳卫华 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/953 | 分类号： | G06F16/953;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Spark下并行超网络的分类算法，具体包括以下步骤：步骤S1.把文本数据部署到Spark平台上；步骤S2.在Spark平台上对文本数据进行并行化预处理；步骤S3.在Spark平台上，对超网络算法的演化学习进行并行化实现。本发明主要解决在大规模文本数据量的情况下，演化超网络分类算法的并行处理问题，通过分布式数据存储阶段，数据预处理阶段，并且通过改变超边结构以及超网络演化计算方式，修改目标函数，完成对超网络算法的并行化处理，提高传统超网络的分类算法性能和效率，解决在海量数据中，传统的超网络模型已经难以满足时间和空间的限制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 spark 并行 网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Spark下并行超网络的分类算法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S101.把文本数据部署到Spark平台上；步骤S102.在Spark平台上对文本数据进行并行化预处理；步骤S103.在Spark平台上，对超网络算法的演化学习进行并行化实现。
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