Parallellisering har blivit en populär mekanism för att påskynda dataklassificeringsuppgifter som hanterar stora mängder data. I detta dokument beskrivs en höggradig, finkornig parallellformulering av en beslutsträdsbaserad klassificering för minnesbaserade datauppsättningar på små och medelstora företag. Vi utnyttjar två nivåer av splitter-och-konquer parallellism i trädbyggaren: på den yttre nivån över träden noder, och på den inre nivån inom varje träd nod. Lättviktstrådar används för att uttrycka denna högst oregelbundna och dynamiska parallellism på ett naturligt sätt. Uppgiften att schemalägga trådarna och balansera belastningen lämnas till en rumseffektiv Pthreads schemaläggare. Experimentella resultat på stora datauppsättningar visar att trädbyggarens rymd- och tidsprestanda skalar väl med både datastorlek och antal processorer.
Narlikar har använt ett finkornigt gängat bibliotek för parallellisering av en beslutsträdsalgoritm REF, men arbetet är begränsat till minnesbaserade datauppsättningar.
A parallel, multithreaded decision tree builder
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}