基于Hadoop的贝叶斯过滤MapReduce模型

• 作者: 张云洲 曾青华 袁家斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 MapReduce模型 Hadoop架构 贝叶斯算法 垃圾邮件 反垃圾邮件过滤
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 57-60,64
• 页数: 5页
• 分类号: TP338.6
• 字数: 4186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.012

摘要

传统分布式大型邮件系统对海量邮件的过滤存在编程难、效率低、前期训练耗用资源大等缺点，为此，对传统贝叶斯过滤算法进行并行化改进，利用云计算MapReduce模型在海量数据处理方面的优势，设计一种基于Hadoop开源云架构的贝叶斯邮件过滤MapReduce模型，优化邮件的训练和过滤过程。实验结果表明，与传统分布式计算模型相比，该模型在召回率、查准率和精确率方面性能较好，同时可降低邮件过滤成本，提高系统执行效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁家斌	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	62	593	10.0	23.0
2	曾青华	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	3	44	3.0	3.0
3	张云洲	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	3	17	3.0	3.0