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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，点击这进入下载页面。

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