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分布式朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用: 收藏
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引用; 《测控技术》2016年第6期35卷 50-55页; 作者：赵文涛孟令军赵好好韩炳权成亚飞河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南省普通高等学校矿山信息化研究重点实验室河南焦作454000 河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000; 传统串行贝叶斯算法在对大规模数据进行分类时,性能较低下。为此,在TFIDF(词频-逆向文件频率)特征加权基础上,提出ICF(逆类别因子)类别加权因子,对传统贝叶斯分类模型进行改进。利用MapReduce并行计算框架在处理海量数据方面的优势,设...; 传统串行贝叶斯算法在对大规模数据进行分类时,性能较低下。为此,在TFIDF(词频-逆向文件频率)特征加权基础上,提出ICF(逆类别因子)类别加权因子,对传统贝叶斯分类模型进行改进。利用MapReduce并行计算框架在处理海量数据方面的优势,设计并实现了一种对TFIDF改进的分布式朴素贝叶斯文本分类算法。实验结果表明,与传统分布式朴素贝叶斯算法和TFIDF加权的分布式朴素贝叶斯算法相比,改进后的分类算法在查准率、查全率、F-measure等方面都有了较大提高。; 来源：详细信息评论

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