GPU通用計算在文本分類中的應用研究.pdf

1、浙江理工大學學位論文獨創(chuàng)性聲明小人J㈩9JJ行‘t變flj。、：：：f訌淪艾址小K：f，ii擰帥j17W：卜進仃的1IJl：可t1：作及J陂f|’j的研可t成糶。除廠文，，特別』Jll以卡，j西1j4I斂謝的地l乃‘外，l：侖史tl小也禽jr他人L鄉(xiāng)套發(fā)必或撰。j過的研究成糶，池個包含為獲褂浙汀理：I人學l戈!I他教翁機構(gòu)的’’：!：能二戈證I5Ifli使川過的材料?！甹我‘川l：作的芯對術訓：究所做的仟fIlf如敞均L億淪艾，，f；‘

2、j’19jff『nf|，Ji兌1Ujjli表，J靖j惑。。產(chǎn)；矗論文稍：矗’摻z：j≥—毒弓夕圣二甜：I1弧加f牛：i了J盯摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，人們?nèi)找嫫毡榈厥褂糜嬎銠C來生產(chǎn)、處理、交換和傳播各種形式的信息，世界對信息的需求快速增長，而文本是承載信息的主要載體，文本分類技術也越來越受到人們的關注。文本分類問題是將一篇未知類別的文檔歸入預先定義的類別中，而文本的自動分類則是使用計算機來實現(xiàn)這樣的分類。文本分類可以更好的幫助人們組

3、織文本、挖掘文本信息，文本分類技術也成為信息處理領域最重要的研究方向之一。雖然人們對文本分類算法做了大量研究和發(fā)展，但是分類速度和分類精度依然是一對矛盾，文本分類算法的時間復雜度依然很大，在現(xiàn)有的串行結(jié)構(gòu)下，很難有質(zhì)的突破。因此，本文針對文本分類中遇到的現(xiàn)實問題，在不降低分類準確度的情況下，將傳統(tǒng)文本分類算法在GPU上并行實現(xiàn)，利用GPU強大處理能力和高帶寬減少文本的訓練時間。近年來GPU已經(jīng)在科學研究和超級計算領域取得突破性進展，隨著

4、數(shù)百萬支持CUDA的GPU已經(jīng)遍布全球計算機，研究人員正在將CUDA應用到更廣闊的領域中。本文對文本分類相關技術和CUDA編程模型作了深入研究，首先介紹了文本分類相關技術和理論，研究了現(xiàn)行分類算法的缺點和不足，然后對GPU通用計算和CUDA編程及程序優(yōu)化進行了研究。本文根據(jù)KNN算法的特點提出了一種基于GPU的并行KNN算法，主要包括并行的相似度算法和排序算法，并對CUDA程序作了優(yōu)化。最后將本文的算法在GPU上實現(xiàn)，對實驗結(jié)果進行了分