基于Hadoop平臺的LDA算法的并行化實現
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隨著互聯網的飛速發展，需要處理的數據量不斷增加，在互聯網數據挖掘領域中傳統的單機文本聚類算法無法滿足海量數據處理的要求，針對在單機情況下，傳統LDA算法無法分析處理大規模語料集的問題，提出基于MapReduce計算框架，采用Gibbs抽樣方法的并行化LDA主題模型的建立方法。利用分布式計算框架MapReduce研究了LDA主題模型的并行化實現，并且考察了該并行計算程序的計算性能。通過對Hadoop并行計算與單機計算進行實驗對比，發現該方法在處理大規模語料時，能夠較大地提升算法的運行速度，并且隨著集群節點數的增加，在加速比方面也有較好的表現。基于Hadoop平臺并行化地實現LDA算法具有可行性，解決了單機無法分析大規模語料集中潛藏主題信息的問題。
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