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论文研究-基于多核系统的并行线性RankSVM算法.pdf
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2019-07-22
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现有的线性RankSVM已得到较有效的研究,但在训练大规模的线性RankSVM时,过长的训练时间依然难以让人接受。通过对当前最先进算法Tree-TRON的分析可知,利用信任区域的牛顿迭代(trust region Newton method,TRON)去训练线性RankSVM模型涉及大量的Hessian-vector内积(Hessian-vector product)计算,同时完成Hessian-vector内积计算又需计算大量的辅助变量和矩阵运算。为了有效地加速与Hessian-vector内积有关的计算,在多核系统下提出了一种高效的并行算法(命名为PRankSVM)用于提高大规模线性RankSVM的训练速度。PRankSVM的特征主要体现为两个方面:训练数据按不同的查询划分为不同的子问题;在多核系统下,利用多核加速辅助变量和相关矩阵的计算。通过实验分析可知,相较于现有的算法(如Tree-TRON),PRankSVM不仅可以有效地提高训练速度,而且可以有效地确保预测的准确率。
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