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摘要
智能手机和物联网等移动设备的发明开启了移动大数据时代.然而,如何使用适当的数据分析和学习方法从数据中提取有意义的信息,并将其导入合适的隐藏模式,一直是大数据问题中的难点.本文提供了使用深度学习方法以及基于Apache Spark计算引擎的可扩展学习框架的方法来构建数据分析模型.通过使用Spark在大数据分区上学习的局部深度模型做加权平均,之后使用所有局部模型参数的加权值来构建深度模型,以此加快对有冗余数据或者隐藏数据的分析和学习速度.最后,将模型应用在上下文感知的真实数据中,以验证文中算法的有效性和可行性.
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