基于 Hadoop平台的SVM＿WNB分类算法的研究

• 作者: 李正杰 黄刚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 大数据 数据挖掘 SVM_WNB算法 Hadoop云平台 并行化
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3215-3218
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001--3695.2016.11.004

摘要

SVM算法和朴素贝叶斯分类算法是对大量复杂数据分类中性能优秀的算法。然而它们的缺点使得分类效果受到了影响，而且传统的数据挖掘分类算法也无法满足对于海量数据的处理。针对这些问题，这里对传统的朴素贝叶斯算法进行了分析和改进，提出了SVM＿WNB分类算法，并且在Hadoop云平台上对算法实现并行化处理，使其能够对大数据进行处理。实验验证，改进后的算法在准确性和效率等方面有明显提升，在大数据的分类上将会起到显著的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄刚	南京邮电大学计算机学院	66	823	12.0	27.0
2	李正杰	南京邮电大学计算机学院	2	24	2.0	2.0