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基于MapReduce和Spark的大数据主动学习比较研究

作者:翟俊海; 齐家兴; 沈矗; 宋丹丹; 王谟瀚; ...大数据机器学习主动学习样例选择开源框架

摘要:在我们以前的工作中,提出了基于MapReduce的大数据主动学习算法。在本文中,将这一算法移植到Spark环境,提出了基于Spark的大数据主动学习算法,并对基于MapReduce和Spark的2种大数据主动学习算法从运行时间、文件数目、同步数目和内存耗费4个方面进行了比较研究,得出了一些有价值的结论,这些结论将为相关研究人员提供很好的帮助。

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计算机工程与科学

《计算机工程与科学》(CN:43-1258/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机工程与科学》的办刊宗旨是为计算机界同行发表有创见的学术论文,介绍有特色的科研成果,探讨有新意的学术观点提供理想园地;活跃计算机界学术气氛,扩大国内外交流,为发展中国的计算机事业尽一点微薄之力。本刊强调学术性、及时性和普及性。

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