基于TPE的SpaRC算法超参数优化方法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：caiyoutian

【摘要】

：

宏基因组序列组装在计算和内存上面临着巨大挑战。SpaRC(Spark Reads Clustering)是基于Apache Spark的宏基因组序列片段聚类算法,为来自下一代测序技术的数十亿测序片段聚类

【作者】

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邓丽武金达李科学卢亚康

【机构】

：

上海大学机电工程与自动化学院,上海市电站自动化技术重点实验室

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

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SPARC 宏基因组序列片段聚类 TPE 超参数优化 SpaRC Metagenomics Sequence fragment clustering TPE

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61802246)

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宏基因组序列组装在计算和内存上面临着巨大挑战。SpaRC(Spark Reads Clustering)是基于Apache Spark的宏基因组序列片段聚类算法,为来自下一代测序技术的数十亿测序片段聚类提供了一种可扩展的解决方案。但是,SpaRC算法参数的设置是一项非常具有挑战性的工作。SpaRC算法拥有许多对算法性能有着很大影响的超参数,选择合适的超参数集对于充分发挥SpaRC算法的性能来说是至关重要的。为了提高SpaRC算法的性能,探索了一种基于树状结构Parzen估计方法(Tree Parzen E

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