基于并行计算的文本分类技术

针对传统文本分类方法对于海量数据分类速度慢精度差等问题,将并行计算应用到文本分类领域,设计了一套基于MapReduce的并行化文本分类框架,结合Bagging算法思想提出了支持向量机的并行训练方法,并在Hadoop云计算平台上进行了实验,实验结果表明该分类方法具有较快的分类速度和较高的分类精度。