基于并行计算的文本分类技术

摘要：

针对传统文本分类方法对于海量数据分类速度慢精度差等问题,将并行计算应用到文本分类领域,设计了一套基于MapReduce的并行化文本分类框架,结合Bagging算法思想提出了支持向量机的并行训练方法,并在Hadoop云计算平台上进行了实验,实验结果表明该分类方法具有较快的分类速度和较高的分类精度.

关键词：文本分类、并行计算、支持向量机、MapReduce

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71171148;国家863计划项目2012AA062206;国家科技支撑计划项目2012BAD35B01;上海市科技创新计划项目11DZ1501703

在线出版日期：2014-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：60-62,66