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利用并行GPU对分层分布式狄利克雷分布算法加速 被引量:2
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作者 温腊 芮建武 +1 位作者 何婷婷 郭亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第12期3313-3316,3330,共5页
分层分布式狄利克雷分布(HD-LDA)算法是一个对潜在狄利克雷分布(LDA)进行改进的基于概率增长模型的文本分类算法,与只能在单机上运行的LDA算法相比,可以运行在分布式框架下,进行分布式并行处理。Mahout在Hadoop框架下实现了HD-LDA算法,... 分层分布式狄利克雷分布(HD-LDA)算法是一个对潜在狄利克雷分布(LDA)进行改进的基于概率增长模型的文本分类算法,与只能在单机上运行的LDA算法相比,可以运行在分布式框架下,进行分布式并行处理。Mahout在Hadoop框架下实现了HD-LDA算法,但是因为单节点算法的计算量大,仍然存在对大数据分类运行时间太长的问题。而大规模文本集合分散到多个节点上迭代推导,单个节点上文档集合的推导仍是顺序进行的,所以处理大规模文本集合时仍然需要很长时间才能完成全部文本的分类。为此,提出将Hadoop与图形处理器(GPU)相结合,将单节点文本集合的推导过程转移到GPU上运行,实现单节点多个文档并行推导,利用多台并行的GPU对HD-LDA算法进行加速。应用结果表明,使用该方法能使分布式框架下的HD-LDA算法对大规模文本集合处理达到7倍的加速比。 展开更多
关键词 分层分布式狄利克雷分布 潜在狄利克雷分布 文本分类 分布式框架 并行图形处理器
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计及P2G的矿山综合能源系统两阶段分布式鲁棒优化调度方法
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作者 费孝天 张勇 +2 位作者 胡荷娟 巩敦卫 孙晓燕 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期149-157,共9页
为充分消纳矿山综合能源系统中各种能源,在考虑可再生能源和矿山衍生能源不确定性的影响下,提出一种基于非精确狄利克雷模型的矿山综合能源系统分布式鲁棒优化调度方法。首先,考虑可再生能源消纳问题,在传统综合能源中加入电转气装置,... 为充分消纳矿山综合能源系统中各种能源,在考虑可再生能源和矿山衍生能源不确定性的影响下,提出一种基于非精确狄利克雷模型的矿山综合能源系统分布式鲁棒优化调度方法。首先,考虑可再生能源消纳问题,在传统综合能源中加入电转气装置,以提高可再生能源的消纳比例。其次,使用分布式鲁棒方法表述矿山衍生能源和可再生能源的不确定性,由非精确狄利克雷模型构造包含衍生能源和可再生能源输出功率真实分布的模糊集,构建矿山综合能源系统两阶段分布式鲁棒优化模型。最后,以山西某煤矿作为应用实例,采用列约束生成(C&CG)算法求解问题模型,验证所建模型的有效性。 展开更多
关键词 可再生能源 调度算法 不确定性分析 矿山综合能源系统 非精确狄利克雷模型 分布式鲁棒优化
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DOLDA模型设计与主题演化分析 被引量:3
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作者 蒋权 郑山红 +1 位作者 刘凯 李万龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第2期446-451,485,共7页
为解决OLDA模型挖掘大规模文档主题时计算效率低下和不能发现新主题的问题,提出一种分布式的DOLDA模型(distribute online LDA,DOLDA)。建立分布式矩阵存储主题-词项,设计一种动态负载均衡策略来提升计算速度和线程调度的性能,根据Zipf... 为解决OLDA模型挖掘大规模文档主题时计算效率低下和不能发现新主题的问题,提出一种分布式的DOLDA模型(distribute online LDA,DOLDA)。建立分布式矩阵存储主题-词项,设计一种动态负载均衡策略来提升计算速度和线程调度的性能,根据Zipf定律结合主题的遗传度提出一种文档权值设置方法。在Spark分布式计算平台的实验结果表明,相比OLDA模型,DOLDA模型能够提高近16%的加速比,有效地在线分析主题的演化。 展开更多
关键词 主题挖掘 分布式计算 在线的潜在狄利克雷分布模型 动态负载均衡 主题演化
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面向产品属性的用户情感模型 被引量:4
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作者 贾闻俊 张晖 +2 位作者 杨春明 赵旭剑 李波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期175-180,共6页
传统情感模型在分析商品评论中的用户情感时面临两个主要问题:1)缺乏针对产品属性的细粒度情感分析;2)自动提取的产品属性其数量须提前确定。针对上述问题,提出了一种细粒度的面向产品属性的用户情感模型(USM)。首先,利用分层狄利克雷过... 传统情感模型在分析商品评论中的用户情感时面临两个主要问题:1)缺乏针对产品属性的细粒度情感分析;2)自动提取的产品属性其数量须提前确定。针对上述问题,提出了一种细粒度的面向产品属性的用户情感模型(USM)。首先,利用分层狄利克雷过程(HDP)将名词实体聚类形成产品属性并自动获取其数量;然后,结合产品属性中名词实体的权重和评价短语以及情感词典作为先验,利用潜在狄利克雷分布(LDA)对产品属性进行情感分类。实验结果表明,该模型具有较高的情感分类准确率,情感分类平均准确率达87%。该模型与传统的情感模型相比在抽取产品属性和评价短语的情感分类上具有较高的准确率。 展开更多
关键词 情感模型 细粒度 产品属性 分层狄利克雷过程 潜在狄利克雷分布
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