31、利用GPU进行在线文档聚类

利用GPU进行在线文档聚类

在当今信息爆炸的时代，对大量文档进行高效聚类是一项具有挑战性的任务。GPU（图形处理单元）凭借其强大的并行计算能力，为解决这一问题提供了新的途径。本文将介绍几种利用GPU进行在线文档聚类的算法，并对它们的性能进行评估。

1. 顺序聚类算法

首先，我们介绍一种在GPU上逐个文档进行聚类的简单算法，该算法也作为后续能同时聚类多个文档的主要算法的基线。

1.1 基本顺序在线聚类算法

基本顺序在线聚类算法的输入是一个包含n个文档向量的列表，以及一个范围在0到1之间的聚类阈值T。其高级概述如下：

For each document D (ranging from 0 to n −1)
    Choose the cluster C most similar to D
    if similarity(C, D) > T then
        Add document D to cluster C
        Recompute C’s term vector
    else
        Create a new cluster consisting of only the document D
    end

这个算法在最坏情况下，对n个文档进行聚类需要进行O(n²)次点积运算，因为每个文档最终都可能形成自己的簇。然而，文档向量的稀疏性意味着每个文档所需的距离计算次数非常少。

1.2 优化的顺序聚类算法

为了减少点积运算的次数，我们引入了TermL