【摘 要】
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【目的】研究Hadoop平台下一种改进的并行朴素贝叶斯算法并实现网络舆情信息分类。【应用背景】网络舆情信息存在数据量大,分散度高,数据非结构化等特点,现有技术难以实现网
【机 构】
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山东政法学院信息科学技术系; 证据鉴识山东省重点实验室(山东政法学院); 山东大学电气工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“空间随机模型估计信息分类问题研究”(项目编号:41202206);山东省自然科学基金项目“基于光纤传感的在线监测技术研究”(项目编号:ZR2012FM014);济南市高校院所自主创新计划项目“基于Hadoop平台的网络舆情并行分析系统”(项目编号:JN201401206)的研究成果之一
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【目的】研究Hadoop平台下一种改进的并行朴素贝叶斯算法并实现网络舆情信息分类。【应用背景】网络舆情信息存在数据量大,分散度高,数据非结构化等特点,现有技术难以实现网络舆情的准确、快速分类。【方法】利用Hadoop平台分布式数据存储与并行处理的优良特性,实现朴素贝叶斯分类算法的并行化运行;将采集的舆情文档依照HDFS架构进行本地化存储,并通过Map Reduce进程完成并行分类处理。【结果】对Map Reduce封装后的并行朴素贝叶斯分类算法进行性能测试,结果表明本算法分类效率比集中式舆情分类算法提升82%,分类准确率达到85%以上。【结论】本算法能够有效提升网络舆情分类能力与分类效率。
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