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随着Internet等技术的飞速发展,信息处理已经成为人们获取有用信息不可或缺的工具,如何在海量信息中高效地获得有用信息至关重要,因此自动文本分类技术尤为重要.现有的文本分类算法在时间复杂性和空间复杂性上遇到瓶颈,不能满足人们的需求,为此提出了基于Hadoop分布式平台的TFIDF算法,给出了算法实现的具体流程,通过MapReduce编程实现了该算法,并在单机和集群模式下进行了对比实验,同时与传统串行算法进行了对比.实验证明,使用TFIDF文本分类算法可实现对海量数据的高速有效分类. 相似文献
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针对大数据集下文本分类算法在单机上训练和测试过程效率低下的问题,提出了基于Hadoop分布式平台的TFIDF文本分类算法,并给出了算法实现的具体流程。通过MapReduce编程模型实现了考虑到词在文档中位置的并行化TFIDF文本分类算法,并与传统串行算法进行了对比,同时在单机和集群模式下进行了实验。实验表明,使用并行化的TFIDF文本分类算法可实现对海量数据的高速有效分类,并使算法性能得到优化。 相似文献
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随着网络技术的发展和信息交换的日益频繁，信息安全技术的研究变得越来越重要。近来，国际和国内的安全专家和厂商纷纷提出了“云安全”的概念和基于“云安全”的计算机安全解决方案。文中用通俗的语言讲解了“云安全”的概念、技术、应用及展望 相似文献
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