摘  要： 針對(duì)已有增量分類(lèi)算法只是作用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集或者在集中式環(huán)境下進(jìn)行的缺點(diǎn)，提出一種基于Hadoop云計(jì)算平臺(tái)的增量分類(lèi)模型，以解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集的增量分類(lèi)。為了使云計(jì)算平臺(tái)可以自動(dòng)地對(duì)增量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行處理，基于模塊化集成學(xué)習(xí)思想，設(shè)計(jì)相應(yīng)Map函數(shù)對(duì)不同時(shí)刻的增量樣本塊進(jìn)行訓(xùn)練，Reduce函數(shù)對(duì)不同時(shí)刻訓(xùn)練得到的分類(lèi)器進(jìn)行集成，以實(shí)現(xiàn)云計(jì)算平臺(tái)上的增量學(xué)習(xí)。仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的正確性和可行性。
關(guān)鍵詞： 增量分類(lèi)；Hadoop；云計(jì)算

    隨著信息技術(shù)和生物技術(shù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展，科學(xué)研究和實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)每天都在增加，為了將每天產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)納入到新的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要利用增量學(xué)習(xí)。增量學(xué)習(xí)比較接近人類(lèi)自身的學(xué)習(xí)方式，可以漸進(jìn)地進(jìn)行知識(shí)的更新，修正和加強(qiáng)以前的知識(shí)，使得更新后的知識(shí)能適應(yīng)更新后的數(shù)據(jù)，而不必重新學(xué)習(xí)全部數(shù)據(jù)，從而降低了對(duì)時(shí)間和空間的需求。模塊化是擴(kuò)展現(xiàn)有增量學(xué)習(xí)能力的有效方法之一[1]，而集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）一直是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)[2-6]，許多模塊化增量分類(lèi)算法[7-9]正是基于二者提出的。
    云計(jì)算(Cloud Computing)這一新名詞從2007年第3季度誕生起就在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界引起了轟動(dòng)，Google、IBM、百度、Yahoo等公司都開(kāi)始進(jìn)行“云計(jì)算”的部署工作。云計(jì)算是分布式計(jì)算(Distributed Computing)、并行計(jì)算(Parallel Computing)和網(wǎng)格計(jì)算(Grid Computing)的發(fā)展與延伸。在云計(jì)算環(huán)境下，互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)只需要一個(gè)終端就可以享用非本地或遠(yuǎn)程服務(wù)集群提供的各種服務(wù)（包括計(jì)算、存儲(chǔ)等），真正實(shí)現(xiàn)了按需計(jì)算，有效地提高了云端各種軟硬件資源的利用效率。隨著云計(jì)算技術(shù)的日益成熟，云計(jì)算也為解決海量數(shù)據(jù)挖掘所面臨的問(wèn)題提供了很好的基礎(chǔ)[10]。雖然在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，對(duì)增量學(xué)習(xí)進(jìn)行了較深入的研究，但是在云計(jì)算環(huán)境下，還沒(méi)有相關(guān)文獻(xiàn)討論利用增量分類(lèi)提高云計(jì)算環(huán)境下海量數(shù)據(jù)挖掘的效率問(wèn)題。本文基于模塊化的集成學(xué)習(xí)思想，研究在開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)Hadoop[11]上的增量分類(lèi)方法。
1 Hadoop云平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)
    在現(xiàn)有的云計(jì)算技術(shù)中， Apache軟件基金會(huì)(Apache Software Foundation) 組織下的開(kāi)源項(xiàng)目Hadoop是一個(gè)很容易支持開(kāi)發(fā)和并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式云計(jì)算平臺(tái)，具有可擴(kuò)展、低成本、高效和可靠性等優(yōu)點(diǎn)。程序員可以使用Hadoop中的Streaming工具(Hadoop為簡(jiǎn)化Map/Reduce的編寫(xiě)，為讓不熟悉Java的程序員更容易在Hadoop上開(kāi)發(fā)而提供的一個(gè)接口)使用任何語(yǔ)言編寫(xiě)并運(yùn)行一個(gè)Map/Reduce作業(yè)。Hadoop項(xiàng)目包括多個(gè)子項(xiàng)目，但主要是由Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS（Hadoop Distributed File System）和映射/化簡(jiǎn)引擎（Map/Reduce Engine）兩個(gè)主要的子項(xiàng)目構(gòu)成。
1.1 分布式文件系統(tǒng)HDFS
    Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distribu-
tedFile System)，簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS采用Master/Slave架構(gòu)，一個(gè)HDFS集群由一個(gè)NameNode節(jié)點(diǎn)和若干DataNode節(jié)點(diǎn)組成。NameNode節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)著文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，這些元數(shù)據(jù)包括文件系統(tǒng)的名字空間等，并負(fù)責(zé)管理文件的存儲(chǔ)等服務(wù)，程序使用的實(shí)際數(shù)據(jù)并存放在DataNode中，Client是獲取分布式文件系統(tǒng)HDFS文件的應(yīng)用程序。圖1是HDFS結(jié)構(gòu)圖。
    圖1中，Master主要負(fù)責(zé)NameNode及JobTracker的工作，JobTracker的主要職責(zé)是啟動(dòng)、跟蹤和調(diào)度各個(gè)Slave任務(wù)的執(zhí)行。還會(huì)有多臺(tái)Slave，每一臺(tái)Slave通常具有DataNode的功能并負(fù)責(zé)TaskTracker的工作。TaskTracker根據(jù)應(yīng)用要求來(lái)結(jié)合本地?cái)?shù)據(jù)執(zhí)行Map任務(wù)以及Reduce任務(wù)。

1.2 Map/Reduce分布式并行編程模型
    Hadoop框架中采用了Google提出的云計(jì)算核心計(jì)算模式Map/Reduce，它是一種分布式計(jì)算模型，也是簡(jiǎn)化的分布式編程模式[12]。Map/Reduce把運(yùn)行在大規(guī)模集群上的并行計(jì)算過(guò)程抽象成兩個(gè)函數(shù)：Map和Reduce，其中，Map把任務(wù)分解成多個(gè)任務(wù)，Reduce把分解后的多個(gè)任務(wù)處理結(jié)果匯總起來(lái)，得到最終結(jié)果。圖2介紹了用Map/Reduce處理數(shù)據(jù)的過(guò)程。一個(gè)Map/Reduce操作分為兩個(gè)階段：映射和化簡(jiǎn)。

    在映射階段（Map階段），Map/Reduce框架將用戶(hù)輸入的數(shù)據(jù)分割為N個(gè)片段，對(duì)應(yīng)N個(gè)Map任務(wù)。每一個(gè)Map的輸入是數(shù)據(jù)片段中的鍵值對(duì)<K1，V1>集合，Map操作會(huì)調(diào)用用戶(hù)定義的Map函數(shù)，輸出一個(gè)中間態(tài)的鍵值對(duì)<K2，V2>。然后，按照中間態(tài)K2將輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，形成<K2，list(V2)>元組，這樣可以使對(duì)應(yīng)于同一個(gè)鍵的所有值的數(shù)據(jù)都集合在一起。最后，按照K2的范圍將這些元組分割成M個(gè)片段，從而形成M個(gè)Rdeuce任務(wù)。
    在化簡(jiǎn)階段(Reduce階段)，每一個(gè)Reduce操作的輸入是Map階段的輸出，即<K2，list(V2)>片段，Reduce操作調(diào)用用戶(hù)定義的Reduce函數(shù)，生成用戶(hù)需要的結(jié)果<K3，V3>進(jìn)行輸出。
2 基于Map/Reduce的模塊化增量分類(lèi)模型
    基于Map/Reduce的增量分類(lèi)模型，主要思想是Map函數(shù)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到基于不同時(shí)刻增量塊的分類(lèi)器，Reduce函數(shù)利用Map訓(xùn)練好的分類(lèi)器對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且將不同時(shí)刻訓(xùn)練得到的分類(lèi)器進(jìn)行集成，得到最終的分類(lèi)結(jié)果。基于Map/Reduce的增量分類(lèi)模型如圖3所示。當(dāng)t1時(shí)刻有海量的訓(xùn)練樣本到達(dá)時(shí)，通過(guò)設(shè)置Map任務(wù)的個(gè)數(shù)使得云平臺(tái)自動(dòng)地對(duì)到達(dá)的海量樣本進(jìn)行劃分，每個(gè)Map的任務(wù)就是對(duì)基于劃分所得的樣本子集進(jìn)行訓(xùn)練得到一個(gè)基分類(lèi)器。同一時(shí)刻的不同Map之間可以并行訓(xùn)練，從而得到t1時(shí)刻的增量分類(lèi)系統(tǒng)。當(dāng)tT時(shí)刻的訓(xùn)練樣本到達(dá)以后，采取相同的步驟，得到tT時(shí)刻的不同基分類(lèi)器，然后將這些分類(lèi)器加入到tT-1時(shí)刻的增量分類(lèi)系統(tǒng)以構(gòu)成tT時(shí)刻的增量分類(lèi)系統(tǒng)。再采用Reduce函數(shù)將當(dāng)前增量分類(lèi)系統(tǒng)里所有分類(lèi)器進(jìn)行集成，集成方法可以采用投票法Majority Voting(MV)進(jìn)行。
2.1 Map過(guò)程
    Map函數(shù)的主要功能就是建立不同時(shí)刻的增量分類(lèi)系統(tǒng)。當(dāng)某一時(shí)刻有新的訓(xùn)練樣本到達(dá)時(shí)，Map便從HDFS將其讀取。通過(guò)設(shè)置Map任務(wù)的個(gè)數(shù)使得云平臺(tái)自動(dòng)地對(duì)大規(guī)模的訓(xùn)練樣本進(jìn)行劃分，每一個(gè)Map任務(wù)完成基于一個(gè)劃分塊的分類(lèi)訓(xùn)練，劃分后的不同塊可以并行訓(xùn)練，從而得到基于該時(shí)刻增量樣本集的不同分類(lèi)器，然后將這些分類(lèi)器加入上一時(shí)刻的增量分類(lèi)系統(tǒng)以構(gòu)成當(dāng)前時(shí)刻的增量分類(lèi)系統(tǒng)。Map函數(shù)偽代碼如下：

 
3 仿真實(shí)驗(yàn)

    本文用三臺(tái)PC搭建了Hadoop云計(jì)算平臺(tái)，三臺(tái)PC的硬件配置均為2GRAM和AMD雙核CPU，各節(jié)點(diǎn)的操作系統(tǒng)為L(zhǎng)inux Centos 5.4，Hadoop版本為0.19.2，JDK版本為1.6.0_12。實(shí)驗(yàn)中一臺(tái)PC既部署NameNode和JobTrack，也部署DataNode和TaskTrack，另兩臺(tái)PC均部署DataNode和TaskTrack。
    實(shí)驗(yàn)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了仿真，第一個(gè)數(shù)據(jù)集是來(lái)自UCI的Adult[13]數(shù)據(jù)集,第二個(gè)是來(lái)自UCI的Mushrooms(每個(gè)實(shí)名屬性都被分解成若干個(gè)二進(jìn)制屬性，初始的12號(hào)屬性由于丟失未使用)數(shù)據(jù)集。分類(lèi)器采用SVM[14]。為了證明該方法的正確性，每個(gè)實(shí)驗(yàn)分別在集中式和云平臺(tái)兩種環(huán)境下進(jìn)行。兩種環(huán)境都將訓(xùn)練樣本集隨機(jī)劃分為五等份以構(gòu)成5個(gè)增量訓(xùn)練子集，也就是按照時(shí)間順序進(jìn)行了5次增量訓(xùn)練。由于現(xiàn)實(shí)中采集的增量訓(xùn)練樣本的規(guī)模可能很大，所以在云平臺(tái)環(huán)境中，通過(guò)設(shè)置Map的個(gè)數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行分解。本次實(shí)驗(yàn)中Map的個(gè)數(shù)設(shè)為2，這樣每個(gè)增量訓(xùn)練子集都會(huì)被云平臺(tái)自動(dòng)劃分成兩塊，各塊之間可以進(jìn)行并行訓(xùn)練。為了與云平臺(tái)環(huán)境進(jìn)行對(duì)比，在集中式環(huán)境中將每個(gè)子集手動(dòng)均分成兩塊，每塊用來(lái)訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器。每個(gè)實(shí)驗(yàn)均采用了式（1）和式（2）兩種核函數(shù)。
 
其中，相關(guān)參數(shù)γ=0.008，β0=0.009，β1=0，懲罰因子C=1。實(shí)驗(yàn)所用的兩個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分布如表1所示。
    兩個(gè)增量分類(lèi)系統(tǒng)在不同數(shù)據(jù)集上的分類(lèi)性能如圖4所示。通過(guò)比較可知，集中式增量分類(lèi)的準(zhǔn)確率和Hadoop云平臺(tái)上增量分類(lèi)準(zhǔn)確率較為接近，證明了本文所提出的在Hadoop云平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)增量分類(lèi)方法的可行性和正確性。由于MV方法本身具有較大的波動(dòng)性，故集中式和Hadoop云平臺(tái)環(huán)境中隨著訓(xùn)練樣本的增加，增量分類(lèi)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力是曲折上升的。

    本文提出了一種基于Hadoop云平臺(tái)的增量分類(lèi)方法，仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于Hadoop云平臺(tái)的增量分類(lèi)是可行的。與其他增量分類(lèi)方法相比，該模型簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)。通過(guò)設(shè)置平臺(tái)中Map任務(wù)的個(gè)數(shù)讓云平臺(tái)自動(dòng)地對(duì)海量訓(xùn)練樣本進(jìn)行劃分，劃分后的各個(gè)任務(wù)相互獨(dú)立，可以進(jìn)行并行訓(xùn)練。這提高了海量數(shù)據(jù)的處理速度，基本實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的增量分類(lèi)。
參考文獻(xiàn)
[1] 羅四維，溫津偉.神經(jīng)場(chǎng)整體性和增殖性研究與分析[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2003，40(5)：668-674.
[2] 周志華，陳世福.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2002，25(1)：1-8.
[3] 王玨，石純一.機(jī)器學(xué)習(xí)研究[J].廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，21(2)：1-15.
[4] LU B L，ITO M.Task decomposition and module combination based on class relations:a modular neural networks for  pattern classification[J].IEEE Trans.Neural Networks，1999，10(5)：1244-1256.
[5] HUANG Y S，SUEN C Y.A method of combining multiple  experts for the recognition of unconstrained handwritten numerals[J]. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence,1995,17(1):90-94.
[6] WOODS K, KEGELMEYER W P，BOWYER K.Combination of multiple classifiers using local accuracy estimates[J].  IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997, 19(4)：405-410.
[7] POLIKAR R，UDPA L，UDPA S S，et al. Learn++:an incremental learning algorithm for supervised neural networks [J]. IEEE Trans. System, Man, and Cybernetic, 2001,31(4)：497-508.
[8] LU B L，ICHIKAWA M. Emergent online learning in minmax modular neural networks[J]. In:Proc. of Inter’l Conference on Neural Network(IJCNN’01), Washington, DC,USA, 2001：2650-2655.
[9] 文益民，楊旸，呂寶糧.集成學(xué)習(xí)算法在增量學(xué)習(xí)中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2005, 42(增刊):222-227.
[10] COPPOCK H W，F(xiàn)REUND J E.All-or-none versus incremental learning of errorless shock escapes by the rat[J]. Science, 1962, 135(3500)：318-319.
[11] Hadoop.[EB/OL].2008-12-16.http://hadoop.apache.org/core/.
[12] DEAN J，GHEMAWAT S.MapReduce:simplified data processingon large clusters[J]. Communications of the ACM, 2008, 51(1):107-113.
[13] PLATT J C. Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization[D].SCHOLKOPF B, BURGES C J C, SMOLA A J, editors.Advances in kernel  methods-support vector learning.Cambridge, MA,MIT Press，1998.
[14] 鄧乃揚(yáng)，田英杰.數(shù)據(jù)挖掘中的新方法:支持向量機(jī)[D]. 北京：科學(xué)出版社, 2004.