隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大規(guī)模多標簽數(shù)據(jù)挖掘方法受到廣泛關注。多標簽最近鄰算法ML_KNN是一種簡單高效、應用廣泛的多標簽分類方法，其分類精度在很多應用中都高于其他常見的多標簽學習方法。然而隨著需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，傳統(tǒng)串行ML-KNN算法已經(jīng)難以滿足大數(shù)據(jù)應用中時間和存儲空間上的限制。結(jié)合Spark的并行機制和其基于內(nèi)存的迭代計算特點，提出了一種基于Spark并行框架的ML_KNN算法SML-KNN。在Map階段分別找到待預測樣本每個分區(qū)的K近鄰，隨后Reduce階段根據(jù)每個分區(qū)的近鄰集合確定最終的K近鄰，最后并行地對近鄰的標簽集合進行聚合，通過最大化后驗概率準則輸出待預測樣本的目標標簽集合。串行和并行環(huán)境下的對比實驗結(jié)果表明，SML_KNN在保證分類精度的前提下性能與計算資源呈近似線性關系，提高了ML_KNN算法對大規(guī)模多標簽數(shù)據(jù)的處理能力。