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이 논문은 대규모 문서 컬렉션에서 문서 간 유사성을 계산하기 위한 MapReduce 알고리즘을 제시합니다. MapReduce는 문서 유사성 계산에 관련된 내적을 여러 머신에 걸쳐 효율적인 디스크 접근 패턴과 잘 맞게 별도의 곱셈 및 합산 단계로 분해할 수 있게 해주기 때문에 매력적인 프레임워크입니다. 약 900,000개의 뉴스 기사로 구성된 컬렉션에서, 우리의 알고리즘은 문서 수에 따른 실행 시간과 공간이 선형적으로 증가하는 특성을 보입니다.
Elsayed et al. (화요일,)이 이 문제를 연구했습니다.