Spark下的并行多標(biāo)簽最近鄰算法
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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，大規(guī)模多標(biāo)簽數(shù)據(jù)挖掘方法受到廣泛關(guān)注。多標(biāo)簽最近鄰算法ML_KNN是一種簡(jiǎn)單高效、應(yīng)用廣泛的多標(biāo)簽分類(lèi)方法，其分類(lèi)精度在很多應(yīng)用中都高于其他常見(jiàn)的多標(biāo)簽學(xué)習(xí)方法。然而隨著需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，傳統(tǒng)串行ML-KNN算法已經(jīng)難以滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用中時(shí)間和存儲(chǔ)空間上的限制。結(jié)合Spark的并行機(jī)制和其基于內(nèi)存的迭代計(jì)算特點(diǎn)，提出了一種基于Spark并行框架的ML_KNN算法SML-KNN。在Map階段分別找到待預(yù)測(cè)樣本每個(gè)分區(qū)的K近鄰，隨后Reduce階段根據(jù)每個(gè)分區(qū)的近鄰集合確定最終的K近鄰，最后并行地對(duì)近鄰的標(biāo)簽集合進(jìn)行聚合，通過(guò)最大化后驗(yàn)概率準(zhǔn)則輸出待預(yù)測(cè)樣本的目標(biāo)標(biāo)簽集合。串行和并行環(huán)境下的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SML_KNN在保證分類(lèi)精度的前提下性能與計(jì)算資源呈近似線性關(guān)系，提高了ML_KNN算法對(duì)大規(guī)模多標(biāo)簽數(shù)據(jù)的處理能力。
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