基于MapReduce框架一种文本挖掘算法的设计与实现

• 作者: 刘文龙 张桂芸 朱蔷蔷
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop MapReduce 相邻词组 降序输出
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与电气工程
• 页码范围: 110-113
• 分类号: TP391
• 字数: 2766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2012.05.024

摘要

随着文本挖掘在主动信息服务中应用的日益扩展,在文本数据的基础上分析数据的内在特征已经成为目前的研究趋势,本文在Hadoop平台上设计并实现了一种文本挖掘算法,该算法利用MapReduce框架按照自然语料中相邻词组出现的频数进行降序输出,从而有助于用户挖掘大量数据中各项集之间的联系,实验结果体现了该算法的有效性和良好的加速比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂芸	天津师范大学计算机与信息工程学院	31	148	7.0	11.0
2	朱蔷蔷	天津师范大学计算机与信息工程学院	3	45	3.0	3.0
3	刘文龙	天津师范大学计算机与信息工程学院	3	45	3.0	3.0