基于Hadoop平台混核并行支持向量机文本分类的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景及目的 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 文本分类的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 支持向量机的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 Hadoop研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 HADOOP与支持向量机 | 第15-29页 |
| 2.1 分布式平台 | 第15-21页 |
| 2.1.1 分布式文件系统 | 第16-19页 |
| 2.1.2 Map Reduce并行计算简介 | 第19-21页 |
| 2.2 支持向量机 | 第21-26页 |
| 2.3 核函数 | 第26-27页 |
| 2.4 实验及结果分析 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 文本分类 | 第29-44页 |
| 3.1 文本分类 | 第29-33页 |
| 3.1.1 文本问题 | 第29-30页 |
| 3.1.2 文本分类框架图 | 第30-32页 |
| 3.1.3 分布式文本分类框架 | 第32-33页 |
| 3.2 分布式文本的预处理 | 第33-35页 |
| 3.2.1 文本预处理 | 第33-34页 |
| 3.2.2 文本预处理的并行实现 | 第34-35页 |
| 3.3 特征选择及并行化实现 | 第35-39页 |
| 3.3.1 特征选择 | 第36-37页 |
| 3.3.2 特征选择的并行化 | 第37-39页 |
| 3.4 特征权重量化 | 第39-43页 |
| 3.4.1 TFIDF权重量化 | 第39-40页 |
| 3.4.2 特征权重量化的并行化 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 并行支持向量机的研究 | 第44-56页 |
| 4.1 并行支持向量机的实现 | 第44-45页 |
| 4.2 并行支持向量机算法的研究 | 第45-50页 |
| 4.2.1 层叠式并行支持向量机 | 第45-47页 |
| 4.2.2 分组式并行支持向量机 | 第47-48页 |
| 4.2.3 反馈式并行支持向量机 | 第48-50页 |
| 4.3 混合式并行支持向量机 | 第50-53页 |
| 4.3.1 混合式并行SVM | 第50-51页 |
| 4.3.2 新的混合式并行SVM | 第51-53页 |
| 4.4 实验测试 | 第53-55页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第53页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 并行文本分类实验及分析 | 第56-63页 |
| 5.1 文本数据 | 第56页 |
| 5.2 环境搭建 | 第56-57页 |
| 5.3 数据处理 | 第57-59页 |
| 5.3.1 预处理 | 第57-58页 |
| 5.3.2 特征选择 | 第58页 |
| 5.3.3 特征权重量化 | 第58-59页 |
| 5.4 并行支持向量机对比 | 第59-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
