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大数据环境下基于SVM-WNB的网络舆情分类研究
北大核心
CHSSCD
CSSCI
CSTPCD
作者:
张宸
韩夏
发表期刊:
统计与决策 2017年14期
关键词:
大数据
网络舆情
Hadoop云平台
SVM-WNB算法
并行处理
摘要:
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Hadoop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.