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基于并行计算的文本分类技术

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摘要

针对传统文本分类方法对于海量数据分类速度慢精度差等问题,将并行计算应用到文本分类领域,设计了一套基于MapReduce的并行化文本分类框架,结合Bagging算法思想提出了支持向量机的并行训练方法,并在Hadoop云计算平台上进行了实验,实验结果表明该分类方法具有较快的分类速度和较高的分类精度.

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来源
《计算机应用》 |2013年第z2期|60-6266|共3页
作者
赵喆; 向阳; 王继生;
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作者单位

同济大学;

神华集团;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
文本分类; 并行计算; 支持向量机; MapReduce;

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