【摘 要】
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基于云计算的思想运用MapReduce模型解决了传统贝叶斯分类算法不适应大规模数据的缺陷,很大程度地提高了分类速度。结合并行化的特点对算法进行了相应的改进,加入了同义词合
【基金项目】
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省属高校自然科学基金(13KJB520017);南京邮电大学科研基金(NY213155)资助
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基于云计算的思想运用MapReduce模型解决了传统贝叶斯分类算法不适应大规模数据的缺陷,很大程度地提高了分类速度。结合并行化的特点对算法进行了相应的改进,加入了同义词合并和词频过滤等方法,使得向量维数降低,减少了误判。然后对其中特殊的关键词进行加权,增强了分类准确性。最后在Hadoop云计算平台上进行了实验,证明了传统的文本分类算法并行化后在Hadoop上运行具有较好的加速比,并且改进后的算法能够提高分类精确度。
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