并行化的半监督朴素贝叶斯分类算法

• 作者: 江凯 高阳
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯 并行化 半监督 文本分类 海量数据
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 912-918
• 分类号: TP391
• 字数: 6126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2012.10.006

摘要

针对当前需要对海量的文本数据进行分类和用于训练的带标记的文本数据非常匮乏这两个问题,结合半监督的朴素贝叶斯分类算法和Map-Reduce编程模型,提出了一种新型的并行化的半监督朴素贝叶斯分类(parallelized semi-supervised Naive Bayes,PSNB)算法.通过实验可以看出,PSNB算法不仅可以高效地处理海量的文本数据,还可以有效地利用无标记的文本数据来提高分类器准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高阳	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	77	1645	20.0	39.0
2	江凯	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	12	1.0	1.0