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Erschienen in:
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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

PLDA: Parallel Latent Dirichlet Allocation for Large-Scale Applications

verfasst von : Yi Wang, Hongjie Bai, Matt Stanton, Wen-Yen Chen, Edward Y. Chang

Erschienen in: Algorithmic Aspects in Information and Management

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents PLDA, our parallel implementation of Latent Dirichlet Allocation on MPI and MapReduce. PLDA smooths out storage and computation bottlenecks and provides fault recovery for lengthy distributed computations. We show that PLDA can be applied to large, real-world applications and achieves good scalability. We have released

MPI-PLDA

to open source at http://code.google.com/p/plda under the Apache License.

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Metadaten
Titel
PLDA: Parallel Latent Dirichlet Allocation for Large-Scale Applications
verfasst von
Yi Wang
Hongjie Bai
Matt Stanton
Wen-Yen Chen
Edward Y. Chang
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Algorithmic Aspects in Information and Management

Print ISBN: 978-3-642-02157-2

Electronic ISBN: 978-3-642-02158-9

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02158-9_26