[发明专利]一种spark下的机器学习快速大规模样本签名方法有效
申请号: | 201910983158.8 | 申请日: | 2019-10-16 |
公开(公告)号: | CN111079935B | 公开(公告)日: | 2022-10-18 |
发明(设计)人: | 胡峰;刘鑫;周耀;王文斌;邓维斌 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00;G06K9/62 |
代理公司: | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人: | 刘小红;陈栋梁 |
地址: | 400065 重*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明请求保护一种spark下的机器学习快速大规模样本签名方法,涉及数据挖掘技术和计算机信息处理技术。本方法为:1)读入样本数据,将样本数据转换成独有的样本格式;2)对样本数据中的高频特征进行划分,得到FeatureMap;3)设置最大广播数量,根据最大广播数量计算FeatureMap的partition;4)根据partition数量进行循环迭代,分片广播大量特征;5)最后对样本进行格式转换,得到libsvm格式的数据。本发明可以解决模型训练过程中样本签名性能瓶颈的问题,特别适用于在spark集群下训练模型。本发明虽然解决的是样本签名问题,但是由于本方法定制数据结构和分片广播可以很好的避免shuffle从而同样适用于大数据工程中的数据倾斜问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 spark 机器 学习 快速 大规模 样本 签名 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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