基于MapReduce的大数据文本分类方法研究

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基于MapReduce的大数据文本分类方法研究

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基于MapReduce的大数据文本分类方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
1 绪论	第10-14页
· 研究背景	第10-11页
· 研究意义	第11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 文本分类研究现状	第11-12页
· MapReduce研究现状	第12-13页
· 论文组织结构	第13-14页
2 文本分类及MapReduce技术	第14-29页
· 文本分类关键技术	第14-19页
· 文本分类概述	第14页
· 文本预处理	第14-16页
· 文本特征降维	第16-17页
· 文本分类模型	第17-18页
· 评价指标	第18-19页
· MapReduce编程模型	第19-24页
· MapReduce概述	第19-20页
· MapReduce的基本设计思想	第20页
· MapReduce的主要功能	第20-21页
· MapReduce的并行编程模型	第21-22页
· MapReduce的作业调度过程和方法	第22-24页
· Hadoop系统构架和MapReduce程序执行过程	第24-28页
· Hadoop系统构架	第24-25页
· MapReduce程序执行过程	第25页
· HDFS基本组成结构与文件访问过程	第25-27页
· HDFS可靠性	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
3 基于MapReduce的中文分词及特征选择方法	第29-39页
· 中文分词	第29-33页
· IK分词器	第29-30页
· 基于MapReduce的并行化分词的设计	第30-33页
· 特征选择	第33-38页
· 传统的互信息选择方法	第33页
·互信息特征选择的不足	第33-34页
· 基于类间差异的特征选择方法	第34-35页
· 基于MapReduce的CDMT特征选择	第35-38页
· 本章小结	第38-39页
4 基于MapReduce的贝叶斯文本分类器	第39-51页
· 朴素贝叶斯分类器	第39-41页
· 贝叶斯定理	第39-40页
· 朴素贝叶斯分类算法	第40-41页
· 基于MapReduce的朴素贝叶斯分类器的并行化设计	第41-44页
· 训练阶段及相关参数计算	第41-42页
· 分类阶段	第42-44页
· Hadoop系统环境的搭建	第44-46页
· 实验和实验结果	第46-50页
· 实验设计	第46-49页
· 实验结果	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
5 总结与展望	第51-52页
· 全文总结	第51页
· 未来展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56-57页
攻读学位期间取得的研究成果	第57-59页
浙江师范大学学位论文诚信承诺书	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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