發(fā)布時(shí)間：2019-09-19 16:59

【摘要】：非負(fù)矩陣分解(NMF)作為一種數(shù)據(jù)降維和特征提取的有效工具,已經(jīng)在文本聚類、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用,但是其計(jì)算過程比較復(fù)雜。對此,提出一種基于MPI+OpenMP的混合層次化并行NMF方法,其充分利用基于MPI的消息傳遞模型和基于OpenMP的共享存儲模型各自的優(yōu)勢,并基于多核節(jié)點(diǎn)集群進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的并行NMF算法達(dá)到了較高的加速比,能有效處理高階矩陣的非負(fù)分解,極大地提高了計(jì)算的效率。
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心;
【基金】：中科院國際人才計(jì)劃CAS PIFI(2016VTB028) 湖南省自然科學(xué)基金(2015JJ3071)資助
【分類號】：TP301.6

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本文編號：2538256