基于GPU的支持向量机文本挖掘算法的研究

发布时间：2016-12-29 17:36

  本文关键词：基于格网单元的县级土地利用总体规划生态环境影响评价方法与应用，由笔耕文化传播整理发布。

《北京邮电大学》 2014年

基于GPU的支持向量机文本挖掘算法的研究

王亮  

【摘要】：在21世纪,随着互联网信息的大规模累积,在互联网中充斥大量的文本数据。对网络中的文本数据进行收集,再通过数据文本挖据的方法进行整合、预处理、建模训练和最终的预测,可以完成聚类、分类和推荐等重要的决策。这一类的技术是目前计算机科学与技术领域研究的热点和焦点,也是在大数据时代解决问题的关键途径。 支持向量机算法是一个经典的分类算法,它适合解决小数据集的分类问题。当数据集的规模比较大时,支持向量机的算法的效果不是很好,它需要付出较大的内存空间的代价而且需要更多的训练时间去建模。如何高速的训练大规模的数据集,是支持向量机领域研究的热点。目前存在很多高性能的并行化计算模型,基于GPU的CUDA编程就是其中的一种,它跟其他的计算方式相比,有着个人计算机先天优势,仅仅依靠自己的力量就可以进行高速的计算。 本文将支持向量机和GPU编程相结合,完成了LIBSVM算法的并行化改进,保证预测精确度基本不下降的前提下,训练和预测阶段的计算效率得到了一定提升。本文完成的主要工作如下：针对高性能计算的起源和发展做了简单的回顾与陈述,重点研究了基于GPU的CUDA的体系结构和它所带来的在GPU上编程的革新。针对基于GPU的CUDA编程体系做了深入和全面地研究,对SVM算法的原理做了完整和详细的研究与分析。进行了基于LIBSVM的若干经典数据集的仿真测试,完成了LIBSVM算法的训练和预测流程的分解,对基于LIBSVM算法的CUDA框架进行了搭建,对算法的特点进行了分析,完成了CPU和GPU计算任务的划分,重点研究并完成了核函数矩阵形成的CUDA实现,用于加速LIBSVM算法的训练建模和预测建模两个过程。在不同的测试平台上使用七组经典的数据集进行比对测试,从数据集本身、特征值、训练样本和分类个数等多个角度对测试结果进行了分析。 经过改造可以有效地提升训练建模和预测建模的运行效率,减少它们的运行时间,针对特征值和样本数很大的数据集的效果更明显。

【关键词】：
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.1;TP181
【目录】：

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本文编号：228782