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大数据环境下基于SVM-WNB的网络舆情分类研究
被引量：
17
1
作者
张宸
韩夏
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第14期45-48,共4页
当前网络舆情信息存在数据量大、流动快及数据非结构化等特点,难以实现对其快速、准确的分类。SVM算法和朴素贝叶斯算法都是性能优秀的传统分类算法,但无法满足快速处理海量数据。文章利用Ha-doop平台可并行处理分布式数据存储的优良特...
当前网络舆情信息存在数据量大、流动快及数据非结构化等特点,难以实现对其快速、准确的分类。SVM算法和朴素贝叶斯算法都是性能优秀的传统分类算法,但无法满足快速处理海量数据。文章利用Ha-doop平台可并行处理分布式数据存储的优良特性,提出了HSVM_WNB分类算法,将采集的舆情文档依照HDFS架构进行本地化存储,并通过MapReduce进程完成并行分类处理。最后利用实验验证,本算法能够有效提升网络舆情分类能力与分类效率。
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关键词
大数据
网络舆情
Hadoop云平台
svm-wnb算法
并行处理
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题名
大数据环境下基于SVM-WNB的网络舆情分类研究
被引量：
17
1
作者
张宸
韩夏
机构
四川大学图书馆
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第14期45-48,共4页
基金
四川大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014SCU11054)
文摘
当前网络舆情信息存在数据量大、流动快及数据非结构化等特点,难以实现对其快速、准确的分类。SVM算法和朴素贝叶斯算法都是性能优秀的传统分类算法,但无法满足快速处理海量数据。文章利用Ha-doop平台可并行处理分布式数据存储的优良特性,提出了HSVM_WNB分类算法,将采集的舆情文档依照HDFS架构进行本地化存储,并通过MapReduce进程完成并行分类处理。最后利用实验验证,本算法能够有效提升网络舆情分类能力与分类效率。
关键词
大数据
网络舆情
Hadoop云平台
svm-wnb算法
并行处理
Keywords
Big Data
network public opinion（NPO）
Hadoop cloud platform
svm-wnb
algorithm
parallelization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
大数据环境下基于SVM-WNB的网络舆情分类研究
张宸
韩夏
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
17
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