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基于OpenMP技术提出并行置信传播算法,在多核服务器上通过共享内存的方式快速推断潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型的参数,建立文本中不同主题与文本表面单词之间的联系.利用Enron和Wikipedia数据集,通过3组实验对比了传统吉布斯算法和并行置信传播算法的运行效果.结果表明,并行置信传播算法能够快速推断LDA模型参数,高效处理大规模数据,比传统吉布斯采样算法具有更高的精度. 相似文献
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