基于Hadoop的大矩阵乘法处理方法

摘要：目前的矩阵乘法算法无法处理大规模和超大规模的矩阵，而随着MapReduce编程框架的提出，并行处理矩阵乘法成为解

>> 基于MPI+CUDA异步模型的并行矩阵乘法 基于并行存储优化的矩阵乘法运算 浅议矩阵乘法的应用 矩阵乘法的灵活应用 矩阵乘法的GPU实现 矩阵乘法 基于MapReduce的Hadoop大表导入编程模型 基于矩阵乘法器的MP3解码优化设计 一种基于Hadoop的作战云构建方法 基于Hadoop平台的并行DHP数据分析方法

">基于分辨矩阵的论域划分方法

基于Hadoop处理大数据分析 刍议矩阵乘法 GPU矩阵乘法和FFT算法的性能优化 掩模的矩阵乘法表示及其应用 基于Hadoop的气象云储存与数据处理应用浅析 基于Hadoop的云存储系统文件处理与安全研究 基于Hadoop的舌部图像预处理时间对比研究 Cloudera：针对Hadoop的三大预测 矩阵变换的方法 常见问题解答 当前所在位置：l.

[8]LIN C， HUANG Z H， YANG F， et al. Identify content quality in online social networks [J]. IET Communications， 2012， 6（12）： 1618-1624.

[9]SUN Z G， LI T， RISHE N. Largescale matrix factorization using MapReduce [C]// ICDMW10： Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Data Mining Workshops. Washington， DC： IEEE Computer Society， 2010： 1242-1248.

[10]LIU C， YANG HC， FAN J L， et al. Distributed nonnegative matrix factorization for Webscale dyadic data analysis on MapReduce [C] // WWW 2010： Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web. New York： ACM， 2010： 681-690.

[11]GEMULLA R， HAAS P， NIJKAMP E， et al. Largescale matrix factorization with distributed stochastic gradient descent [C]// KDD 2011： Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York： ACM， 2011： 69-77.

[12]GUNTHER J H， HOFFMAN K H. [J]. Numerische Mathematik， 1991， 60： 354-356.

[13]STEWART G W. Jampack： a Java package for matrix computations [EB/OL]. [2012-10-20]. ftp：//math.nist.gov/pub/Jampack/Jampack/AboutJam pack.html.

[14]JOE H， CLEVE M， PETER W. JAMA： a Java matrix package [EB/OL]. [20130-10-15]. http：//math.nist.gov/javanumerics/jama/.

[15]FILIPPONE S， COLAJANNI M. PSBLAS： a library for parallel linear algebra computation on sparse matrices [J]. ACM Transactions on Mathematical Software， 2000， 26（4）： 527-550.

[16]The Apache Software Foundation. Apache Hama [EB/OL]. [2012-07-12]. http：///.

[17]PAPADIMITRIOU S， SUN J M. DisCo： distributed coclustering with MapReduce： a case study towards petabytescale endtoend mining [C]// ICDM 2008： Proceedings of the Eighth IEEE International Conference on Data Mining. Washington， DC： IEEE Computer Society， 2008： 512-521.

[18]KANG U， TSOURAKAKIS C E， FSLOUTSOS C. PEGASUS： a petascale graph mining system implementation and observations [C]// ICDM 2009： Proceedings of the 2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining. Washington， DC： IEEE Computer Society， 2009： 229-238.