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【24h】

A Novel Method of Parallel GPU Implementation of KNN Used in Text Classification

机译:一种用于文本分类的KNN并行GPU实现的新方法

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摘要

Automatic text classification is useful when websites have huge volume of web pages or other articles. KNearest Neighbour (KNN) is a way to classify the domains of text documents. The performance of text classification depends on lots of factors but KNN process contributes most of computational loads. We present a novel method of parallel GPU implementation of KNN with speed-ups of 40 times compared with CPU implementation.
机译:当网站上有大量网页或其他文章时,自动文本分类很有用。 KNearest Neighbor(KNN)是一种对文本文档的域进行分类的方法。文本分类的性能取决于许多因素,但KNN流程贡献了大部分计算量。我们提出了一种KNN并行GPU实现的新颖方法,与CPU实现相比,其提速高达40倍。

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