基于海量高维煤炭数据的分布式贝叶斯算法的研究与应用

• 作者: 刘小强
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: MapReduce 文本分类 网站 贝叶斯 分布式
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 184-185,186
• 页数: 3页
• 分类号: TP301|TP18
• 字数: 1832字
• 语种: 中文

摘要

随着信息技术的快速发展，在煤炭产业中也挖掘出了大量的煤炭数据。煤炭产业管理者希望能够应用现有的煤炭数据进行分析预测，但是海量煤炭数据的处理分析是一地大难点。文章针对煤炭数据的分类问题，提出了基于MapReduce分布式计算框架的贝叶斯分类算法，该算法分布式地完成分类问题，能够更加快速、有效地处理大规模的数据。通过文中的实验结果也进一步说明文中提出的分布式贝叶斯分类算法有很高的效率，与传统算法相比有明显的加速比，并且，该算法也具有很好的可扩展性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小强	三门峡职业技术学院信息工程系	20	34	3.0	4.0