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面向海量文本的分类算法研究
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面向海量文本的分类算法研究
论文目录
摘要
第1-9页
ABSTRACT
第9-10页
第1章 绪论
第10-16页
· 研究背景和意义
第10-11页
· 研究现状
第11-13页
· 文本分类研究现状
第11-12页
· Hadoop研究现状
第12-13页
· 主要内容和组织结构
第13-16页
第2章 文本分类详述
第16-24页
· 文本分类的基本过程
第16-17页
· 文本预处理
第17-19页
· 文本分词
第18-19页
· 去除停用词
第19页
· 文本分类关键技术
第19-22页
· 文本特征选取
第19-20页
· 文本数据的表示
第20-21页
· 文本分类算法
第21-22页
· 本章小结
第22-24页
第3章 TFIDF算法的特征词权重的研究与改进
第24-32页
· 特征词权重及TFIDF算法的概述
第24-25页
· TFIDF算法研究现状
第25-26页
· TFIDF算法及改进
第26-29页
· TFIDF
第26-27页
· 现有的TFIDF算法中存在的缺点
第27-28页
· TFIDF算法的改进
第28-29页
· 实验结果及分析
第29-30页
· 本章小结
第30-32页
第4章 基于海量数据的文本分类算法的研究与改进
第32-40页
· KNN文本分类算法的研究
第32-33页
· 现有文本分类算法的特点
第32页
· 现有的KNN文本分类算法
第32-33页
· 基于海量文本数据文本分类技术的改进
第33-36页
· 基于粗糙集的文本向量空间分布描述
第33-34页
· 基于关联分析的文本分类描述
第34-35页
· 改进的粗糙集关联分析算法
第35-36页
· 实验验证与结果分析
第36-38页
· 本章小结
第38-40页
第5章 Hadoop平台下的基于海量数据文本分类算法的实现
第40-54页
· Hadoop简介
第40-46页
· Hadoop生态系统
第40-43页
· HDFS分布式文件系统
第43-44页
· MapReduce并行计算框架
第44页
· MapReduce编程模型简介
第44-46页
· 文本分类并行化分析
第46-47页
· 分布式预处理
第47-49页
· 预处理流程
第47-48页
· 预处理的MapReduce实现
第48-49页
· 并行化实现TFIDF
第49-50页
· 并行化实现向量空间模型构建
第50-51页
· 并行化实现KNN分类算法
第51-52页
· 本章小结
第52-54页
第6章 实验环境与结果分析
第54-58页
· 环境搭建
第54-55页
· 实验环境
第54页
· Hadoop集群环境搭建
第54-55页
· 实验结果与分析
第55-58页
第7章 总结
第58-60页
参考文献
第60-66页
致谢
第66-68页
在学期间主要科研成果
第68-69页
附件
第69页
本篇论文共
69
页,
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。
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