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機器學習領域內的多數模型均需要通過迭代計算以求解其最優參數，而MapReduce模型在迭代計算中的缺陷不足導致其在迭代計算中無法得到廣泛應用。為解決上述矛盾，基于MapReduce模型提出并實現了一種可用于模型參數求解的并行迭代模型MRI。MRI模型在保持Map以及Reduce階段的基礎上，新增了Iterate階段以及相關通信協議，實現了迭代過程中模型參數的更新、分發與迭代控制；通過對MapReduce狀態機進行增強，實現了節點任務的重用，避免了迭代過程中節點任務重復創建、初始化以及回收帶來的性能開銷；在任務節點實現了數據緩存，保障了數據的本地性，并在Map節點增加了基于內存的塊緩存機制，進一步提高訓練集加載效率，以提高整體迭代效率。基于梯度下降算法的實驗結果表明：MRI模型在并行迭代計算方面性能優于MapReduce模型。
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