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面对海量数据带来的冲击,传统的单机版贝叶斯分类程序存在处理的数据集有限、内存瓶颈和耗时较长等问题.本文通过对朴素贝叶斯模型进行研究,设计并实现了一种基于Map Reduce的朴素贝叶斯文本分类算法.实验表明,该算法具有较好的扩展性和加速比,可适用于海量密集文本分类.
一种基于MapReduce的贝叶斯海量文本并行分类算法
【摘 要】
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面对海量数据带来的冲击,传统的单机版贝叶斯分类程序存在处理的数据集有限、内存瓶颈和耗时较长等问题.本文通过对朴素贝叶斯模型进行研究,设计并实现了一种基于Map Reduce
【机 构】
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肇庆学院教育技术与计算机中心,肇庆学院软件学院,华南理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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肇庆学院学报
【发表日期】
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2015年2期
【基金项目】
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广东省科学技术研究基金资助项目(2009B080701001\2012B061700063)
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