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基于Hadoop平台的SVM_WNB分类算法的研究
被引量:
5
1
作者
黄刚
李正杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第11期3215-3218,共4页
SVM算法和朴素贝叶斯分类算法是对大量复杂数据分类中性能优秀的算法。然而它们的缺点使得分类效果受到了影响,而且传统的数据挖掘分类算法也无法满足对于海量数据的处理。针对这些问题,这里对传统的朴素贝叶斯算法进行了分析和改进,提...
SVM算法和朴素贝叶斯分类算法是对大量复杂数据分类中性能优秀的算法。然而它们的缺点使得分类效果受到了影响,而且传统的数据挖掘分类算法也无法满足对于海量数据的处理。针对这些问题,这里对传统的朴素贝叶斯算法进行了分析和改进,提出了SVM_WNB分类算法,并且在Hadoop云平台上对算法实现并行化处理,使其能够对大数据进行处理。实验验证,改进后的算法在准确性和效率等方面有明显提升,在大数据的分类上将会起到显著的效果。
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关键词
大数据
数据挖掘
svm
_
wnb
算法
Hadoop云平台
并行化
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职称材料
题名
基于Hadoop平台的SVM_WNB分类算法的研究
被引量:
5
1
作者
黄刚
李正杰
机构
南京邮电大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第11期3215-3218,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61171053)
文摘
SVM算法和朴素贝叶斯分类算法是对大量复杂数据分类中性能优秀的算法。然而它们的缺点使得分类效果受到了影响,而且传统的数据挖掘分类算法也无法满足对于海量数据的处理。针对这些问题,这里对传统的朴素贝叶斯算法进行了分析和改进,提出了SVM_WNB分类算法,并且在Hadoop云平台上对算法实现并行化处理,使其能够对大数据进行处理。实验验证,改进后的算法在准确性和效率等方面有明显提升,在大数据的分类上将会起到显著的效果。
关键词
大数据
数据挖掘
svm
_
wnb
算法
Hadoop云平台
并行化
Keywords
big data
data mining
svm
_
wnb
algorithm
Hadoop cloud platform
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Hadoop平台的SVM_WNB分类算法的研究
黄刚
李正杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
5
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