【摘 要】
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朴素贝叶斯方法是一种高效的分类算法,但在处理海量数据时由于内存和I/O等资源的局限,该算法的效率受到极大影响。文中针对朴素贝叶斯分类算法特点,给出了基于MapReduce编程
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,上海证券交易所,上海师范大学信息与机电工程学院,上海市陈家镇建设发展有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61103069,71170148);国家科技计划课题(2012BAD35B01);上海市科技创新计划(11DZ1501703);上海信息化发展专项基金(20091015);上海市科技创新计划(陈家镇)(11DZ1210600)
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朴素贝叶斯方法是一种高效的分类算法,但在处理海量数据时由于内存和I/O等资源的局限,该算法的效率受到极大影响。文中针对朴素贝叶斯分类算法特点,给出了基于MapReduce编程模型的实现朴素贝叶斯分类算法的方法。训练集内文件被分割进行处理,核心处理过程由MapReduce完成,Map函数完成对训练文件的解析,Reduce函数完成类别属性和特征属性知识库的构建。实验主要比较了传统算法和改进并行算法的性能,结果表明:在大数据量的情况下使用Ma-pReduce并行化的朴素贝叶斯算法具有良好的执行效率与较高的扩展性。
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