| 用于WEB文档分类的并行KNN算法 |
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| 引用本文： | 周朴雄.用于WEB文档分类的并行KNN算法[J].计算机工程与应用,2008,44(25):155-156. |
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| 作者姓名： | 周朴雄 |
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| 作者单位： | 华南理工大学,电子商务学院,广州,510006 |
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| 摘 要： | 针对WEB文档分类中KNN算法计算复杂度高的缺点,不同于以往从减少训练样本集大小和采用快速算法角度来降低KNN算法的计算复杂度,从并行的角度出发,提出一种在Hyper-cube SIMD模型上的并行算法,其关键部分的时间计算复杂度从O(n2)降为O(log(n)),该算法与传统的串行算法相比,能显著地提高分类速度。
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| 关 键 词： | 文档分类 K最近邻 并行策略 |
| 收稿时间： | 2007-11-5 |
| 修稿时间： | 2008-1-28
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Parallel KNN algorithm for WEB document classification |
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| ZHOU Pu-xiong.Parallel KNN algorithm for WEB document classification[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(25):155-156. |
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| Authors: | ZHOU Pu-xiong |
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| Affiliation: | College of E-business，South China University of Technology，Guangzhou 510006，China |
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| Abstract: | Aim to the lack of the high time complexity in the Web document classification,a parallel KNN algorithm based on the model of Hyper-cube SIMD is proposed.The time complexity of the key part of the KNN decreases from O(n2) to O(log(n))in the algorithm.The classification speed is improved remarkably. |
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| Keywords: | document classification K Nearest Neighbor(KNN) parallel algorithm |
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