【摘 要】
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使用朴素贝叶斯分类算法，结合Spark内存计算框架，对用户观看视频及次数信息进行分析，建立用户性别和年龄区间的分类模型；然后利用特征项的权重优化模型，考虑到每个特征项在各个类
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使用朴素贝叶斯分类算法，结合Spark内存计算框架，对用户观看视频及次数信息进行分析，建立用户性别和年龄区间的分类模型；然后利用特征项的权重优化模型，考虑到每个特征项在各个类别中的权重对分类结果的影响，提出了一种基于特征项与类别间相关性的TFC—IDFC权重计算方法，并与传统的TF—IDF权重计算方法进行比较，通过正确率和F1值两个指标，证明考虑到特征项与类别的相关性所提出的TFC—IDFC权重使得分类模型的分类能力更好。
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