本文關鍵詞：基于格網(wǎng)單元的縣級土地利用總體規(guī)劃生態(tài)環(huán)境影響評價方法與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京郵電大學》 2014年

基于GPU的支持向量機文本挖掘算法的研究

王亮  

【摘要】：在21世紀,隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的大規(guī)模累積,在互聯(lián)網(wǎng)中充斥大量的文本數(shù)據(jù)。對網(wǎng)絡中的文本數(shù)據(jù)進行收集,再通過數(shù)據(jù)文本挖據(jù)的方法進行整合、預處理、建模訓練和最終的預測,可以完成聚類、分類和推薦等重要的決策。這一類的技術(shù)是目前計算機科學與技術(shù)領域研究的熱點和焦點,也是在大數(shù)據(jù)時代解決問題的關鍵途徑。 支持向量機算法是一個經(jīng)典的分類算法,它適合解決小數(shù)據(jù)集的分類問題。當數(shù)據(jù)集的規(guī)模比較大時,支持向量機的算法的效果不是很好,它需要付出較大的內(nèi)存空間的代價而且需要更多的訓練時間去建模。如何高速的訓練大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,是支持向量機領域研究的熱點。目前存在很多高性能的并行化計算模型,基于GPU的CUDA編程就是其中的一種,它跟其他的計算方式相比,有著個人計算機先天優(yōu)勢,僅僅依靠自己的力量就可以進行高速的計算。 本文將支持向量機和GPU編程相結(jié)合,完成了LIBSVM算法的并行化改進,保證預測精確度基本不下降的前提下,訓練和預測階段的計算效率得到了一定提升。本文完成的主要工作如下：針對高性能計算的起源和發(fā)展做了簡單的回顧與陳述,重點研究了基于GPU的CUDA的體系結(jié)構(gòu)和它所帶來的在GPU上編程的革新。針對基于GPU的CUDA編程體系做了深入和全面地研究,對SVM算法的原理做了完整和詳細的研究與分析。進行了基于LIBSVM的若干經(jīng)典數(shù)據(jù)集的仿真測試,完成了LIBSVM算法的訓練和預測流程的分解,對基于LIBSVM算法的CUDA框架進行了搭建,對算法的特點進行了分析,完成了CPU和GPU計算任務的劃分,重點研究并完成了核函數(shù)矩陣形成的CUDA實現(xiàn),用于加速LIBSVM算法的訓練建模和預測建模兩個過程。在不同的測試平臺上使用七組經(jīng)典的數(shù)據(jù)集進行比對測試,從數(shù)據(jù)集本身、特征值、訓練樣本和分類個數(shù)等多個角度對測試結(jié)果進行了分析。 經(jīng)過改造可以有效地提升訓練建模和預測建模的運行效率,減少它們的運行時間,針對特征值和樣本數(shù)很大的數(shù)據(jù)集的效果更明顯。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.1;TP181
【目錄】：

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