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1. 大规模文本自动聚类。

目前实验条件有限,只能做到G级别,语料采用搜狐的新闻。

用mapreduce并行化分词,建立VSM。采用经典的tf/idf。

然后并行化的canopy算法进行粗分

再用并行化的k-means,余弦距离度量进行最后的聚类

思路已经想得非常清楚了,接下来就是写代码,得出数据。

2. 大规模文本自动分类。

采用svm或naive bayes算法,前面几步已经想清,最后的并行化没想清楚。

3.这个项目无限期长, 因为首先要把奇异值分解(SVD)的并行搞定。

建立VSM之后,矩阵的维度会变得非常高,采用这种方法可以将算法复杂度降低几个数量级。

做完之后,会继续采用Apache协议开源

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评论
6 楼 coderplay 2009-05-03  
zzningxp 写道

您这个是做课题吗?

算是吧,项目开源在http://code.google.com/p/redpoll/
5 楼 zzningxp 2009-05-03  
您这个是做课题吗?
4 楼 beijing.josh 2008-11-29  
热烈期待奇异值分解(SVD)的并行的搞定。
3 楼 gufeng 2008-10-14  
   
2 楼 stack3256 2008-10-13  
支持开源。
1 楼 monner 2008-10-12  
期待中...

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