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基于軟件錯誤報告數據集成的改進貝葉斯算法

大?。?/span>0.69 MB 人氣: 2017-12-18 需要積分:1

  用戶提交的軟件錯誤報告隨意性大、主觀性強且內容少導致自動分類正確率不高,需要花費大量人工干預時間。隨著互聯網的快速發展用戶提交的錯誤報告數量也不斷增加,如何在海量數據下提高其自動分類的精確度越來越受到關注。通過改進詞頻一逆文檔頻率( TF-IDF),考慮到詞條在類間和類內出現情況對文本分類的影響,提出一種基于軟件錯誤報告數據集的改進多項式樸素貝葉斯算法,同時在Hadoop平臺下使用MapReduce計算模型實現該算法的分布式版本。實驗結果表明,改進的多項式樸素貝葉斯算法將F1值提高到7l%,比原算法提高了27個百分點,同時在海量數據下可以通過拓展節點的方式縮短運行時間,有較好的執行效率。

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