錢真坤， 周思吉

1.四川文理學(xué)院 后勤服務(wù)處，四川 達(dá)州 635000； 2.四川文理學(xué)院 信息化建設(shè)與服務(wù)中心，四川 達(dá)州 635000

在信息技術(shù)高速發(fā)展的社會(huì)，數(shù)據(jù)正以前所未有的速度增長[1-2]，大數(shù)據(jù)作為一種新的戰(zhàn)略資源正在推動(dòng)創(chuàng)新，改變不同領(lǐng)域的研究以及人們的生活、思維方式[3-4]．分布式計(jì)算是一種大數(shù)據(jù)策略，常用的大數(shù)據(jù)框架之一是Hadoop，在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System，HDFS)上實(shí)現(xiàn)MapReduce并行計(jì)算[5-6]．Apache Spark是另外一個(gè)常用的并行計(jì)算框架，Spark基于MapReduce算法實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算，與Hadoop 框架的不同之處是： Job中間輸出和結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，因此不需要讀寫HDFS，Spark的核心依然是MapReduce．Spark對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的算法更友好，適應(yīng)性更強(qiáng)[7-8]．MapReduce由兩個(gè)階段組成： Map和Reduce，Map階段處理輸入的數(shù)據(jù)拆分，生成不同的鍵值對(duì)，Reduce階段按鍵匯總在映射階段獲得的結(jié)果[9]．

大數(shù)據(jù)分類研究已經(jīng)應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)，如金融、醫(yī)療、工業(yè)等．文獻(xiàn)[10]針對(duì)大數(shù)據(jù)分類中的噪聲問題，提出兩種消除噪聲樣本的大數(shù)據(jù)預(yù)處理方法： 同質(zhì)集合和異類集合過濾器，通過對(duì)大數(shù)據(jù)中噪聲的處理得到高質(zhì)量和干凈的數(shù)據(jù)．文獻(xiàn)[11]提出一種Spark框架下K最鄰近(KNN)分類器的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分類處理方法，該方法通過Map階段分區(qū)K近鄰操作，并通過Reduce階段確定最終K近鄰，同時(shí)對(duì)近鄰的標(biāo)簽集合進(jìn)行聚合，得出分類結(jié)果，但是該方法分類準(zhǔn)確度較低．文獻(xiàn)[12]提出了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林分類方法，并根據(jù)蜻蜓優(yōu)化選取特征對(duì)電子醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，但該方法僅考慮了目標(biāo)和當(dāng)前特征變量的數(shù)據(jù)．文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了一種線性支持向量機(jī)大數(shù)據(jù)分類方法，相較于傳統(tǒng)支持向量機(jī)，該方法在訓(xùn)練速度和分類精度上具有明顯的優(yōu)勢(shì)，但用于更大數(shù)據(jù)集時(shí)會(huì)影響性能．文獻(xiàn)[14]提出了蟻群優(yōu)化-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合算法，該算法使用了深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行了蟻群優(yōu)化，提升了分類準(zhǔn)確度．文獻(xiàn)[15]使用蝙蝠算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了分類準(zhǔn)確率．

本文在研究了大數(shù)據(jù)處理框架和現(xiàn)有大數(shù)據(jù)分類方法的基礎(chǔ)上，提出了基于自適應(yīng)指數(shù)蝙蝠和堆疊自編碼器(Stacked AutoEncoder，SAE)的并行大數(shù)據(jù)分類方法，該方法根據(jù)大數(shù)據(jù)分類方法的MapReduce并行實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)了基于自適應(yīng)指數(shù)蝙蝠算法．在Map階段進(jìn)行特征選擇，在Reduce階段，使用AEB訓(xùn)練的深度堆疊自動(dòng)編碼器分類，得到分類結(jié)果．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)較高精度的大數(shù)據(jù)分類．

1 分布式處理框架

MapReduce是一個(gè)編程范例，用于在分布式環(huán)境中處理大數(shù)據(jù)集，MapReduce框架為大數(shù)據(jù)提供了一個(gè)可擴(kuò)展的容錯(cuò)環(huán)境．在MapReduce范例中，Map階段執(zhí)行過濾和排序，Reduce階段執(zhí)行分組和聚合操作．

圖1 MapReduce框架

圖1給出了MapReduce框架流程．一個(gè)節(jié)點(diǎn)被選為負(fù)責(zé)分配工作的Master，其余的都是Worker，輸入數(shù)據(jù)分為多個(gè)Split，Master設(shè)備分配給Map Worker．每個(gè)Worker處理相應(yīng)的輸入Split，生成<鍵/值>對(duì)并將其寫入中間文件(在磁盤或內(nèi)存中)．Master通知Reduce階段Worker關(guān)于中間文件的位置和讀取數(shù)據(jù)，根據(jù)Reduce階段處理它．最后，將數(shù)據(jù)寫入輸出文件．

MapReduce范例的主要貢獻(xiàn)是可擴(kuò)展性，因?yàn)镸apReduce允許在大量節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行高度并行化和分布式執(zhí)行任務(wù)．在MapReduce范例中，Map或Reduce任務(wù)分成多個(gè)作業(yè)，這些作業(yè)被分配給網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，通過將任何失敗節(jié)點(diǎn)的作業(yè)重新分配到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)可靠性．開源MapReduce在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)之上實(shí)現(xiàn)．

Hadoop MapReduce的主要優(yōu)點(diǎn)之一是允許非專家用戶輕松地對(duì)大數(shù)據(jù)運(yùn)行分析任務(wù)．Hadoop MapReduce使用戶可以完全控制輸入數(shù)據(jù)集的處理方式，用戶使用Java編寫查詢代碼，便于多數(shù)沒有數(shù)據(jù)庫背景，只需具備Java基礎(chǔ)知識(shí)的開發(fā)人員使用．

2 基于自適應(yīng)指數(shù)蝙蝠和SAE的并行大數(shù)據(jù)分類

本文基于自適應(yīng)指數(shù)蝙蝠和SAE的并行大數(shù)據(jù)分類方法，Map階段使用AEB算法從數(shù)據(jù)庫中選擇特征．然后，將選定的特征提供給Reduce進(jìn)行大數(shù)據(jù)分類，Reduce階段使用深度堆疊自動(dòng)編碼器進(jìn)行大數(shù)據(jù)分類，該編碼器由AEB算法選擇特征訓(xùn)練而成．圖2給出了基于AEB堆疊自動(dòng)編碼器算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)分類的框圖．

圖2 自適應(yīng)深度堆疊自動(dòng)編碼器大數(shù)據(jù)分類

將輸入的大數(shù)據(jù)集合視為H，并將多個(gè)屬性表示為H=xnm，1≤m≤G，1≤n≤q．其中，xnm表示第m個(gè)數(shù)據(jù)的第n個(gè)屬性的大數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均由G個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)和q個(gè)屬性組成．

2.1 Map階段

特征提取是Map階段的重要功能，其中選擇相關(guān)特征通過減小維度來最大程度地提高分類精度．Map階段使用AEB算法選擇特征．

(1)

(2)

(3)

(4)

指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均值(EWMA)是平均數(shù)據(jù)的過程，以獲得較少的權(quán)重隨時(shí)間而被刪除的數(shù)據(jù)，可表示為：

(5)

(6)

AEB算法是通過引入自適應(yīng)速度的概念而得到的，蝙蝠個(gè)體繼承上一代的速度，并獲得最佳個(gè)體飛行，當(dāng)算法進(jìn)行到后期時(shí)，大多數(shù)蝙蝠個(gè)體都會(huì)陷入局部?jī)?yōu)化，而蝙蝠的速度無法使其逃脫局部?jī)?yōu)化，為了解決這個(gè)問題，本文提出了自適應(yīng)蝙蝠速度算法． 該算法基于每個(gè)蝙蝠的適應(yīng)度(距離越近適應(yīng)的最佳距離值越高，距離越遠(yuǎn)值越低)，給其速度加上權(quán)重，如果個(gè)體比其他個(gè)體更接近最優(yōu)解，則其適應(yīng)價(jià)值更高，此時(shí)迅速放慢個(gè)體速度，使個(gè)體收斂到最優(yōu)解，在這種情況下給出較小的權(quán)重值．相反，如果個(gè)體的適應(yīng)價(jià)值非常低，則意味著個(gè)體距離最佳解決方案還很遠(yuǎn)，需要給它更大的權(quán)重值．權(quán)重計(jì)算方法設(shè)計(jì)為：

(7)

(8)

大數(shù)據(jù)被分為數(shù)據(jù)子集，表示為xnm={qe}，1≤e≤F，數(shù)據(jù)子集的總數(shù)等于Map階段中的映射器數(shù)量，表示為D={D1，…，DF}，其中F是從大數(shù)據(jù)開發(fā)的總子集數(shù)．Map的輸入由E個(gè)總屬性組成，表示為：

qe={Sj，q}，1≤j≤M，1≤q≤E

(9)

其中，M

u={u1，u2，…，ub，…，ul}

(10)

其中，選擇特征的總數(shù)表示為l．解向量是特征尺寸為[1×l]的向量．

在MapReduce處理框架中，首先對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行不同子集的劃分，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)不同的Split，然后在Map進(jìn)行特征選擇，輸出鍵值對(duì)為<分類準(zhǔn)確率，特征>，對(duì)所有分類準(zhǔn)確率進(jìn)行排序，選擇最大的分類準(zhǔn)確率，其對(duì)應(yīng)的特征即為最終特征，所有特征以集合形式輸入Reduce階段．

在Map階段將獲得的AEB算法用于從數(shù)據(jù)庫中選擇特征．并且在Reduce階段使用的深度堆疊自動(dòng)編碼器由AEB訓(xùn)練而成．

2.2 Reduce階段

圖3 深度堆疊自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)

使用最常用的深度學(xué)習(xí)方法深度堆疊自動(dòng)編碼器對(duì)Map中選定的特征進(jìn)行分類，深度堆疊自動(dòng)編碼器是一個(gè)對(duì)稱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于無人監(jiān)督方式學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的特征，分為3層： 輸入層、隱藏層和輸出層．輸入層完全連接到隱藏層，隱藏層進(jìn)一步連接到輸出層，如圖3所示．

(11)

(12)

其中，W1是編碼權(quán)向量，b1是編碼偏置向量，W2是解碼權(quán)向量，b2是解碼偏置向量．f(·)和g(·)表示非線性的輸入和輸出映射函數(shù)，采用Sigmoid函數(shù)可表示為f(x)=1/[1+exp(-x)]．深度自動(dòng)編碼器為了使隱藏層稀疏，使用稀疏約束最小化重構(gòu)誤差，這種架構(gòu)被稱為稀疏自編碼器．

(13)

(14)

多層自動(dòng)編碼器是多個(gè)自動(dòng)編碼器的串聯(lián)，是將連續(xù)層輸入與堆疊在該層上的自動(dòng)編碼器輸出連接的過程．對(duì)于第p層，激活輸出為：

(15)

(16)

深層自動(dòng)編碼器包含3個(gè)過程．①初始化成本函數(shù)局部最小值附近的各個(gè)自動(dòng)編碼器參數(shù)．②學(xué)習(xí)到下一個(gè)自動(dòng)編碼器隱藏層的輸入．③執(zhí)行反向傳播進(jìn)行微調(diào)，通過同時(shí)更改所有模型參數(shù)，可以改善整體分類性能．

3 實(shí)驗(yàn)分析

將本文所提AEB堆疊自動(dòng)編碼器的大數(shù)據(jù)分類方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并通過現(xiàn)有方法對(duì)本文方法進(jìn)行比較分析，以證明本文方法的有效性．本文所有實(shí)驗(yàn)在Windows 10操作系統(tǒng)的電腦中運(yùn)行．MapReduce實(shí)驗(yàn)環(huán)境由6臺(tái)集群結(jié)點(diǎn)組成，選取1臺(tái)作為主節(jié)點(diǎn)，另外5臺(tái)作為從節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的配置如下： Intel Core i5-8GB，RAM為64 G，硬盤容量為1 T，軟件配置為CentOS 6.5，Hadoop版本為5.4.5，6個(gè)節(jié)點(diǎn)都連接在100 Mb的交換機(jī)上．

本文采用準(zhǔn)確度(Accuracy)和真正例率(TPR)這兩個(gè)指標(biāo)評(píng)估模型的性能，數(shù)學(xué)定義為：

(18)

(19)

當(dāng)一個(gè)樣本為正類，且被預(yù)測(cè)為正類時(shí)，稱為真正類(TP)； 假若負(fù)類被預(yù)測(cè)為正類，稱為假正類(FP)； 假若是負(fù)類被預(yù)測(cè)成負(fù)類，稱為真負(fù)類(TN)； 假若正類被預(yù)測(cè)為負(fù)類，稱為假負(fù)類(FN)．

本文使用的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集分別是加州大學(xué)歐文分校(UCI)機(jī)器存儲(chǔ)庫中Cleveland數(shù)據(jù)集和Pima India數(shù)據(jù)集．對(duì)比算法有： 文獻(xiàn)[11]中的KNN大數(shù)據(jù)分類方法，文獻(xiàn)[13]中SVM分類方法，文獻(xiàn)[14]中蟻群優(yōu)化-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合算法以及文獻(xiàn)[15]中蝙蝠算法+人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．對(duì)比實(shí)驗(yàn)通過改變組合數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練數(shù)據(jù)的百分比來對(duì)不同方法進(jìn)行分析．經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，本文對(duì)于自適應(yīng)蝙蝠算法的參數(shù)設(shè)置為： 種群200，迭代次數(shù)70，初始發(fā)射速率0.95，響度衰減系數(shù)0.95，頻度增加系數(shù)0.5．

圖4和圖5給出了Cleveland數(shù)據(jù)集中不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)在百分比條件下準(zhǔn)確度和TPR的對(duì)比結(jié)果．

圖4 Cleveland數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確度對(duì)比結(jié)果

圖5 Cleveland數(shù)據(jù)集的TPR對(duì)比結(jié)果

從圖4和圖5中的對(duì)比數(shù)據(jù)可以看出，在Cleveland數(shù)據(jù)集上針對(duì)不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)百分比，本文所提算法的準(zhǔn)確度都優(yōu)于其他4種方法．在訓(xùn)練數(shù)據(jù)百分比為90%時(shí)，本文所提算法具有最高的準(zhǔn)確度，達(dá)到0.887 5，這是因?yàn)楸疚乃崴惴ㄔO(shè)計(jì)了自適應(yīng)指數(shù)蝙蝠算法來選擇最優(yōu)特征，增加了分類準(zhǔn)確度，同時(shí)深度堆疊自動(dòng)編碼器通過AEB訓(xùn)練得到的分類結(jié)果更加準(zhǔn)確．文獻(xiàn)[14]中蟻群優(yōu)化-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合算法準(zhǔn)確度次之，這是因?yàn)槭褂昧松疃热斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行了蟻群優(yōu)化，提升了分類準(zhǔn)確度．文獻(xiàn)[15]中蝙蝠算法+人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使用了蝙蝠算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是由于蝙蝠算法的局限性，導(dǎo)致其分類準(zhǔn)確度與SVM分類性能接近．在Cleveland數(shù)據(jù)集上，針對(duì)不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)百分比，本文所提算法的TPR都優(yōu)于其他4種方法，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)百分比為90%時(shí)，本文所提算法具有最高的真正例率，達(dá)到0.928 9．這是因?yàn)楸疚腁EB+堆疊自動(dòng)編碼器對(duì)分類性能的提升．

圖6和圖7給出了Pima India數(shù)據(jù)集上不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)在百分比條件下準(zhǔn)確度和TPR的對(duì)比結(jié)果．

圖6 Pima India數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確度對(duì)比結(jié)果

圖7 Pima India數(shù)據(jù)集的TPR對(duì)比結(jié)果

圖8 Higgs大數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確度對(duì)比結(jié)果

從圖6和圖7中數(shù)據(jù)可以看出，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)百分比達(dá)到80%時(shí)，Pima India數(shù)據(jù)集上本文所提算法的準(zhǔn)確度最高； 當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)百分比達(dá)到90%時(shí)，TPR最高．而且，在所有不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)百分比條件下，本文所提算法的性能都比其他算法高，說明了本文方法的有效性．

為了驗(yàn)證本文方法在大數(shù)據(jù)集上的優(yōu)越性能，在Higgs大數(shù)據(jù)集上給出性能對(duì)比結(jié)果．Higgs大數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量為11 000 000，特征向量28，標(biāo)簽數(shù)量42．

從圖8中可以看出，本文方法在Higgs大數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確度能夠達(dá)到0.83，比文獻(xiàn)[14]算法準(zhǔn)確度提高了0.11．針對(duì)不同的大數(shù)據(jù)集，本文所提方法能夠以高精度實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分類，且分類性能優(yōu)于其他方法，說明了本文方法的普適性和優(yōu)越性．

4 結(jié)論

針對(duì)大數(shù)據(jù)分類性能低的問題，本文提出一種自適應(yīng)指數(shù)蝙蝠和SAE的并行大數(shù)據(jù)分類方法，該方法在Map階段使用設(shè)計(jì)的自適應(yīng)指數(shù)蝙蝠算法進(jìn)行特征選擇； 在Reduce階段使用經(jīng)過AEB算法訓(xùn)練的深度堆疊自動(dòng)編碼器進(jìn)行分類，進(jìn)一步提升了分類性能．使用不同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集對(duì)本文所提方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，不同百分比條件下的分類性能結(jié)果顯示，本文所提方法能夠以高精度實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分類，且在準(zhǔn)確度和TPR性能方面都優(yōu)于現(xiàn)有其他方法，說明本文方法的有效性和優(yōu)越性．未來的工作將通過擴(kuò)展本文所提出的方法來處理安全約束．