【摘 要】
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针对传统的潜在狄利克雷分析（LDA）模型在提取评论主题时存在着计算时间长、计算效率低的问题,提出基于MapReduce架构的并行LAD模型建立方法.在文本预处理的基础上,得到文档-主
【机 构】
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武警工程大学研究生管理大队,福州大学物理与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61471124）
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针对传统的潜在狄利克雷分析（LDA）模型在提取评论主题时存在着计算时间长、计算效率低的问题,提出基于MapReduce架构的并行LAD模型建立方法.在文本预处理的基础上,得到文档-主题分布和主题-特征词分布,分别计算主题相似度和特征词权重,结合k-均值聚类算法,实现评论主题提取的并行化.通过Hadoop并行计算平台进行实验,结果表明,该方法在处理大规模文本时能获得接近线性的加速比,对主题模型的建立效果也有提高.
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