| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 文本分类算法的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 海量数据处理研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织 | 第14-16页 |
| 第二章 Hadoop平台的研究和搭建 | 第16-34页 |
| 2.1 Hadoop平台概述 | 第16-17页 |
| 2.1.1 Hadoop简介及特点 | 第16页 |
| 2.1.2 Hadoop生态系统 | 第16-17页 |
| 2.2 HDFS | 第17-21页 |
| 2.2.1 HDFS的相关概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 HDFS的体系结构 | 第18-20页 |
| 2.2.3 HDFS的特点及局限性 | 第20-21页 |
| 2.3 MapReduce | 第21-24页 |
| 2.3.1 MapReduce原理 | 第21-22页 |
| 2.3.2 MapReduce作业执行流程 | 第22-23页 |
| 2.3.3 MapReduce的错误处理机制 | 第23-24页 |
| 2.4 MapReduce V2：YARN | 第24-26页 |
| 2.5 Hadoop环境的搭建 | 第26-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 文本分类原理与实现 | 第34-49页 |
| 3.1 文本分类概述 | 第34-35页 |
| 3.2 文本预处理 | 第35-37页 |
| 3.2.1 中文文本分词 | 第35-36页 |
| 3.2.2 中文分词难题 | 第36页 |
| 3.2.3 中文分词工具 | 第36-37页 |
| 3.3 文本表示 | 第37-41页 |
| 3.3.1 文本表示模型 | 第37页 |
| 3.3.2 特征词权重计算 | 第37-38页 |
| 3.3.3 文本特征降维 | 第38-41页 |
| 3.4 文本相似度计算 | 第41页 |
| 3.5 分类算法 | 第41-43页 |
| 3.5.1 朴素贝叶斯 | 第41-42页 |
| 3.5.2 KNN算法 | 第42-43页 |
| 3.6 评价指标 | 第43-44页 |
| 3.7 单机文本分类器的实现 | 第44-48页 |
| 3.7.1 贝叶斯文本分类器 | 第44-45页 |
| 3.7.2 KNN文本分类器 | 第45-47页 |
| 3.7.3 实验结果 | 第47-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于Hadoop平台的并行化文本分类 | 第49-63页 |
| 4.1 并行算法设计的关键 | 第49-50页 |
| 4.2 MapReduce程序的编写 | 第50-55页 |
| 4.2.1 SequenceFile | 第50页 |
| 4.2.2 一个MapReduce程序的解读 | 第50-53页 |
| 4.2.3 多个MapReduce程序的连接 | 第53-55页 |
| 4.3 并行分类器的设计和实现 | 第55-62页 |
| 4.3.1 并行化贝叶斯分类器 | 第56-59页 |
| 4.3.2 并行化KNN分类器 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于HowNet的KNN文本分类及其并行化研究 | 第63-79页 |
| 5.1 HowNet降维方法 | 第63-66页 |
| 5.1.1 HowNet简介 | 第63-64页 |
| 5.1.2 映射特征词到概念的关键 | 第64-65页 |
| 5.1.3 特征向量到概念向量的映射算法 | 第65-66页 |
| 5.2 PCA降维方法 | 第66-72页 |
| 5.2.1 PCA降维原理 | 第66-70页 |
| 5.2.2 PCA的实现 | 第70-72页 |
| 5.3 基于HowNet降维的并行KNN分类器 | 第72-76页 |
| 5.3.1 训练前的准备工作 | 第72页 |
| 5.3.2 训练过程的5个MapReduce程序 | 第72-74页 |
| 5.3.3 测试前的准备工作 | 第74页 |
| 5.3.4 测试过程的3个MapReduce程序 | 第74-76页 |
| 5.4 实验结果 | 第76-77页 |
| 5.4.1 单机实验 | 第76-77页 |
| 5.4.2 在Hadoop环境下的实验 | 第77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 浙江师范大学学位论文诚信承诺书 | 第87-88页 |
| 附件：基于HowNet降维的KNN并行分类器程序 | 第88页 |