分布式朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用

赵文涛; 孟令军; 赵好好; 韩炳权; 成亚飞

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分布式朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用

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传统串行贝叶斯算法在对大规模数据进行分类时,性能较低下.为此,在TFIDF(词频-逆向文件频率)特征加权基础上,提出ICF(逆类别因子)类别加权因子,对传统贝叶斯分类模型进行改进.利用MapReduce并行计算框架在处理海量数据方面的优势,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,与传统分布式朴素贝叶斯算法和TFIDF加权的分布式朴素贝叶斯算法相比,改进后的分类算法在查准率、查全率、F-measure等方面都有了较大提高.

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来源
《测控技术》 |2016年第6期|50-55|共6页
作者
赵文涛; 孟令军; 赵好好; 韩炳权; 成亚飞;
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作者单位

河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;

河南省普通高等学校矿山信息化研究重点实验室,河南焦作454000;

河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;

河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;

河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000;

河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
MapReduce框架; 文本分类; 朴素贝叶斯算法;

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