这几天一直在忙着找暑假实习,实在没精力来写新的文章。刚好这几天放假,我把前几天做了的另一个例子拿出来跟大家分享一下。
这个例子是使用hadoop来实现TF-IDF。
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。具体的信息就麻烦大家自己百度一下了。
因为要实现的细节比较多,所以我直接将代码放上来。大家可以参看代码里面的注释,我写的比较详细。
我采用了两个MapReduce任务顺序执行来实现TF-IDF功能。
最后,我再针对此代码补充几点。
1:因为hadoop对处理小文件的效率比较低,如果需要处理很多小文件,我推荐大家可以将很多小文件合并成一个SequenceFile,用文件名作为key,内容作为value。然后处理SequenceFile文件,提高效率
2:本代码中还有很多可以改进的地方。比如:本代码的最后输出包含了很多中间数据,大家可以根据自己的需要删除不需要的数据。
本代码是根据输入的文件数来确定ReduceTask数和最后的文件输出数,大家也可以自己修改。最后文件的输出内容也是无序的,如果大家需要可以参看本博的另一篇博文(http://blog.csdn.net/jackydai987/archive/2011/03/12/6244725.aspx)进行多文件输出。
3:本文只是提供一个简单的思路,如果代码中有什么不对的地方请各位大大不要见笑,和给偶提出来,在下感激不尽。
相关推荐
总结来说,通过Hadoop MapReduce实现TF-IDF,我们可以高效地处理大规模文本数据,计算每个词在每个文档中的重要性,这对于信息检索、文本分类、主题模型等应用具有重要意义。实际操作中,需要编写Java代码,理解和...
标题中的“基于MapReduce的TF-IDF统计”指的是在大数据处理场景中,使用Hadoop的MapReduce框架来计算文本数据的TF-IDF值。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本特征提取方法,它能...
本教程主要探讨的是在Hadoop 2.5.2版本中,如何利用MapReduce处理大规模数据,特别是针对新浪微博的数据进行TF-IDF算法的实现。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索和文本挖掘的...
总结来说,基于MapReduce的TF-IDF计算是一个将分布式计算与文本分析相结合的过程,它能够高效地处理大量文档并计算出词的重要程度。通过理解并掌握这一技术,开发者可以解决大数据环境下的文本处理问题,提升系统的...
在“Similarity”这个项目中,开发者提供了一套代码示例,演示了如何在Hadoop环境下运用TF-IDF和向量空间模型计算文本相似度。虽然这只是一个简单的示例,但对于理解Hadoop处理大规模文本数据的流程以及相关算法的...
算法tf * idf的执行:hadoop jar tfidf.jar en.mbit.tf_idf.TfIdfDriver / tmp /电影/ tmp / exitok 部分执行第一个过程:hadoop jar tfidf.jar en.mbit.tf_idf.proc1tf.WordFreqDriver / tmp /电影/ tmp / mov_...
通常会先计算词频TF和文档频率DF,然后再计算TF-IDF值。在给出的代码片段中,可以看到使用了两个HashMap结构:`allTheTf` 和 `allTheNormalTF` 分别用来存储每个文档中每个词的TF值及其原始词频。 ### 3. Java 代码...
【标题】"基于Hadoop+TF-IDF+VSM+K-means的文本聚类程序"揭示了这个项目是利用大数据处理框架Hadoop,结合文本分析技术TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)、向量空间模型(Vector Space Model)...
5. **计算TF-IDF**:将每个词在文档中的TF值乘以其IDF值,得到TF-IDF分数。 6. **选择关键词**:根据TF-IDF分数,选取排名最高的几个词作为文章的关键词。 在这个项目中,"FindKeyWords"可能是实现这些步骤的Java...
练习作业 ##从git获取克隆。 从 git 下载项目。 git 克隆 ...su - hadoop 当提示输入密码时,只需输入 hadoop 。 ##在创建的虚拟 Linux 环境中再次从 git 获取克隆。 从 git 下载项目。 git 克隆 cd
使用 Apache Hadoop MapReduce 制作维基百科 TF-IDF 词索引的 Java 示例。 WikiNumberOfDocs - 评估文档数量 WikiWordTFIDFIndex - 评估 TF-IDF 词索引 见和 -第一生成日志(不fix2bugs -前21个文件为一个字)。 ...
本压缩包“基于mapreduce词权重计算.zip”显然涉及到的是如何使用Hadoop的MapReduce进行文本数据分析,特别是计算词频或TF-IDF等词权重。 首先,让我们深入了解MapReduce的工作原理。MapReduce包含两个主要阶段:...
在这个项目中,我们采用了分词、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)相似度计算以及K-Nearest Neighbor (K-NN) 聚类方法。 首先,我们需要对文本进行预处理,这包括分词。分词是将连续的字符序列...
标题《09-Hadoop编程.pdf》所指的知识点涵盖了Hadoop编程的多个方面,包括MapReduce编程范式、PageRank算法、TF-IDF算法等。Hadoop作为一个流行的分布式存储和计算平台,非常适合处理大数据问题。本文将详细介绍在...
该算法首先计算单个词语在当前文档中的词频(TF),然后计算该词语在整个文档集合中的逆文档频率(IDF),将两者相乘得到TF-IDF值作为权重。IDF值反映了词语在多大程度上具有区分不同文档的能力。 Spark平台:Spark...
在分析“基于Hadoop云计算平台的新浪微博数据聚类分析算法研究.pdf”这篇文章之前,我们首先需要了解几个基础概念,包括云计算、Hadoop、文本聚类、TF-IDF、LDA模型以及K-means聚类算法。 云计算是指通过网络,以按...
为高效处理社交网络产生的海量数据,并保证社交网的可扩展性,将TF-IDF(Term Frequency- Inverse Document Frequency)算法进行MapReduce化设计,并在Hadoop云平台上实现分布式的TF-IDF算法。利用该算法提取用户微博中的...
文章中提到,研究者在Hadoop平台上对TF-IDF进行了改进,设计了一个分布式朴素贝叶斯文本分类算法。通过MapReduce模型,该算法能有效地在大量节点间分配计算任务,提高处理速度,并且能够处理节点失效的情况,确保...
搜索者---A-Search-Engine Seeker 是一个搜索引擎的实现。 使用 Apache Nutch 抓取 40 个(体育和教育)域的网页。 倒排索引是使用 Apache Hadoop 从爬取的数据中构建的。... 网页通过算法 TF-IDF 和链接分析进行排名。