【摘 要】
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针对当前大数据环境下朴素贝叶斯文本分类算法在处理文本分类任务时存在的数据稀疏以及效率低的问题,提出了一种基于Hadoop的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法。该算法引入统
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古科技大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71363040)
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针对当前大数据环境下朴素贝叶斯文本分类算法在处理文本分类任务时存在的数据稀疏以及效率低的问题,提出了一种基于Hadoop的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法。该算法引入统计语言建模技术中的Dirichlet数据平滑方法,采用Map Reduce编程模型,在Hadoop云计算平台上实现了算法的并行化。通过实验对比分析了该算法与传统朴素贝叶斯文本分类算法对大规模文本数据的分类效果。结果表明,该算法显著提高了传统朴素贝叶斯文本分类算法的准确率、召回率,且具有高效性和易扩展性。
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