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[1]何经纬,刘黎志*,彭 贝,等.基于Spark并行SVM参数寻优算法的研究[J].武汉工程大学学报,2019,(03):282-289.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2019. 03. 015]
 HE Jingwei,LIU Lizhi*,PENG Bei,et al.Spark Parallel SVM Parameter Optimization Algorithm[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2019,(03):282-289.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2019. 03. 015]
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基于Spark并行SVM参数寻优算法的研究(/HTML)
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
期数:
2019年03期
页码:
282-289
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2019-06-20

文章信息/Info

Title:
Spark Parallel SVM Parameter Optimization Algorithm
文章编号:
20190315
作者:
何经纬12刘黎志*12彭 贝12付星堡12
1. 智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学),湖北 武汉 430205;2. 武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北 武汉 430205
Author(s):
HE Jingwei12 LIU Lizhi*12 PENG Bei12 FU Xingbao12
1. Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot (Wuhan Institute of Technology), Wuhan 430205, China;2. School of Computer Science & Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430205, China
关键词:
支持向量机参数寻优Spark并行度负载均衡
Keywords:
support vector machine parameter optimization spark parallelism load balancing
分类号:
TP311
DOI:
10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2019. 03. 015
文献标志码:
A
摘要:
针对传统支持向量机(SVM)参数寻优算法在处理大样本数据集时存在的寻优时间过长,内存消耗过大等问题,提出了一种基于Spark通用计算引擎的并行可调SVM参数寻优算法。该算法首先使用Spark集群将训练集以广播变量的形式广播给各个Executor,然后并行化SVM 的参数寻优过程,并在在寻优过程中控制Task并行度,使各个Executor负载均衡,从而加快寻优速度。实验结果表明,本文提出的参数寻优算法,通过设置合理的Task并行度,可以在充分使用集群资源的同时提高最优参数的寻找速度,减少寻优时间。
Abstract:
To solve the problems of the traditional support vector machine parameter optimization algorithm in dealing with large sample data sets, such as long time-consuming and excessive memory consumption, we proposed a parallel adjustable Support Vector Machine (SVM) parameter optimization algorithm based on Spark universal computing engine. Firstly, this algorithm uses Spark cluster to distribute the training set to each executor in the form of broadcast variables, and then makes the parameter optimization process of SVM parallel. In the parameter optimization process, each executor is load-balanced by controlling the parallelisms of the tasks, thereby speeding up the parameter optimization. At last the experimental results show that the proposed algorithm in this paper can improve the search speed and reduce the optimization time by setting the reasonable tasks parallelisms with making full use of the cluster resources.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2019-02-24基金项目:武汉工程大学第十届研究生教育创新基金(CX2018215)作者简介:何经纬,硕士研究生。 E-mail:1415997594@qq.com*通讯作者:刘黎志,硕士,副教授。E-mail:llz73@163.com引文格式:何经纬,刘黎志,彭贝,等. 基于Spark并行SVM参数寻优算法的研究[J]. 武汉工程大学学报,2019,41(3):282-289.
更新日期/Last Update: 2019-06-19