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针对传统的主动学习算法只能处理中小型数据集的问题，提出一种基于MapReduce的大数据主动学习算法。首先，在有类别标签的初始训练集上，用极限学习机（ ELM）算法训练一个分类器，并将其输出用软最大化函数变换为一个后验概率分布。然后，将无类别标签的大数据集划分为Z个子集，并部署到Z个云计算节点上。在每一个节点，用训练出的分类器并行地计算各个子集中样例的信息熵，并选择信息熵大的前q个样例进行类别标注，将标注类别的Z×q个样例添加到有类别标签的训练集中。重复以上步骤直到满足预定义的停止条件。在Artificial、Skin、Statlog和Poker 4个数据集上与基于ELM的主动学习算法进行了比较，结果显示，所提算法在4个数据集上均能完成主动样例选择，而基于ELM的主动学习算法只在规模最小的数据集上能完成主动样例选择。实验结果表明，所提算法优于基于极限学习机的主动学习算法。
大数据具有以下几个特征：海量（ Volume）、多模态（Variety）、变化速度快（Velocity）、蕴含价值高（Value）和可靠性高（ Veracity）。在大数据环境下，传统的机器学习面临着巨大的挑战，其中也包括主动学习。主动学习算法大致可以分为两大类：基于池的主动学习算法和基于流的主动学习算法。
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