并行化的情感分类算法的研究

摘要：

在海量数据集上执行情感分类任务时,传统的单机情感分类算法的扩展性成为系统的瓶颈.在云计算平台Hadoop上,实现了情感分类任务中特征提取、特征向量加权和情感分类等算法的MapReduce化.在情感语料数据集上,对各种子步骤组合下情感分类算法的精度及每种算法的时间开销进行了对比分析.实验结果验证了实现的并行化情感分类算法的有效性,同时它为用户选择合适算法实现情感分类任务提供了有价值的参考信息.

关键词：情感分类、Hadoop、云计算、MapReduce

所属期刊栏目：40

分类号：N532(论文集)

资助基金：国家自然科学基金项目61035003;科技部国际科技合作计划项目2010DFA11030;江苏省自然科学基金项目BK2010054

在线出版日期：2013-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：206-210