本文關(guān)鍵詞： 海量數(shù)據(jù) 分布式貝葉斯方法 極值模型　出處：《華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在海量數(shù)據(jù)背景下,傳統(tǒng)的基于單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算法很難滿足分析要求�？疾炝艘环N分布式貝葉斯估計(jì)方法,通過在每臺(tái)機(jī)器上單獨(dú)運(yùn)行蒙特卡洛抽樣并做加權(quán)平均可以有效地解決算法效率問題。將該方法應(yīng)用于基于廣義極值模型的二元響應(yīng)變量回歸分析,并探討其實(shí)用性。模擬研究表明分布式算法比傳統(tǒng)方法更有效。
[Abstract]:Under the background of massive data, the traditional algorithm based on single computing node is difficult to meet the requirements of analysis. A distributed Bayesian estimation method is investigated. The algorithm efficiency problem can be effectively solved by running Monte-Carlo sampling and weighted average separately on each machine. The method is applied to the regression analysis of binary response variables based on generalized extremum model. The simulation results show that the distributed algorithm is more effective than the traditional method.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家高科技研究發(fā)展(“863”)計(jì)劃(2015AA20107) 上海市經(jīng)信委“軟件和集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項(xiàng)資金”(140304)
【分類號(hào)】：O212.8

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本文編號(hào)：1534488