一种基于Hadoop平台的并行朴素贝叶斯网络舆情快速分类算法

马宾; 殷立峰

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一种基于Hadoop平台的并行朴素贝叶斯网络舆情快速分类算法

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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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来源
《现代图书情报技术》 |2015年第2期|78-84|共7页
作者
马宾; 殷立峰;
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作者单位

1. 山东政法学院信息科学技术系 2. 证据鉴识山东省重点实验室(山东政法学院) 3. 山东大学电气工程学院;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
网络舆情; Hadoop; Map Reduce; 朴素贝叶斯; 分类;

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