基于Hadoop 的分布式朴素贝叶斯文本分类
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国家自然科学基金(60873100);山西财经大学科研资助项目


Distributed Naive Bayes Text Classification Using Hadoop
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    摘要:

    云计算的诞生,有效地解决了海量数据集的存储和分析处理。在云计算实现的开源Hadoop 分布式系统集群上,使用MapReduce 并行编程模型,设计并实现了一种对TFIDF 改进的分布式朴素贝叶斯文本分类算法。实验结果表明,基于Hadoop 框架的分布式朴素贝叶斯文本自动分类器不仅能处理节点失效,同时具有高效性和易扩展性的优势。

    Abstract:

    The emergence of the cloud computing has resolved the difficult of storing the abundant data and analysing data processing effectively. Based on the Hadoop open-source implementation, the cloud computing clusters distributable systems. Meanwhile, the usage of MapReduce parallel programming model has implemented a modified distribution on TFIDF Naive Bayes text classification algorithm. The experimental results show that improved TFIDF has chosen this unique method. The Distributed Hadoop framework has based on Bayes text which classifies automatically. This new achievement can not only handle the failure of nodes, but also possess high reliability and much more scalable advantages.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

卫洁,石洪波,冀素琴.基于Hadoop 的分布式朴素贝叶斯文本分类.计算机系统应用,2012,21(2):210-213

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  • 收稿日期:2011-05-27
  • 最后修改日期:2011-07-09
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