TAILIEUCHUNG - Xây dựng mô hình phân tán cho phân lớp khối lượng lớn văn bản theo chủ đề

Bài viết nghiên cứu và chọn một phương pháp tiếp cận truyền thống theo phương pháp SVM để từ đó đề xuất mô hình nhằm giải quyết nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu lớn hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết để nắm chi tiết hơn nội dung. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN TÁN CHO PHÂN LỚP KHỐI LƯỢNG LỚN VĂN BẢN THEO CHỦ ĐỀ Nguyễn Hồ Duy Trí Nguyễn Trung Quân Nguyễn Văn Tiến Ngô Thanh Hùng Trường Đại học Công nghệ thông tin Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh trinhd@ 12520683@ tiennv@ hungnt@ TÓM TẮT Sự xuất hiện của các trang mạng xã hội đã làm cho số lượng người sử dụng và lượng thông tin trao đổi trên mạng internet trở nên rất lớn và không ngừng gia tăng. Phần lớn người sử dụng mạng xã hội blog thường bày tỏ một cách chân thật các kiến thức ý kiến quan điểm cảm xúc của chính mình. Việc phân tích chủ đề từ những trao đổi tài liệu trên mạng xã hội nhằm nắm bắt quản lý và trích xuất thông tin là vô cùng quan trọng và có ý nghĩa lớn trong giáo dục kinh tế chính trị xã hội tâm lý học. Tuy nhiên để có được những thông tin hữu ích chúng ta phải giải quyết các vấn đề phức tạp ở cả hai giai đoạn thu thập dữ liệu từ các trang mạng xã hội và phân tích thông tin từ nguồn dữ liệu lớn. Thông thường bài toán phân tích thông tin cụ thể là phân lớp bài viết theo chủ đề là bài toán xử lý phân loại văn bản truyền thống nhưng khi áp dụng cho dữ liệu mạng xã hội thì gặp phải khó khăn về dung lượng dữ liệu cần xử lý có thể lên đến hàng TeraByte ZettaByte. Để có thể lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu này cần sử dụng các công nghệ tính toán phân tán Cluster Computing trong đó phổ biến nhất là mô hình MapReduce. Từ khóa text classification distributed model classification by topic big data spark. I. GIỚI THIỆU Phân lớp văn bản là một trong những bài toán cổ điển trong khai thác dữ liệu. Nội dung bài toán phân lớp chính là đi tìm chủ đề thích hợp tên nhãn lớp trong tập hữu hạn các chủ đề đã được xác định trước. Tiêu chí lựa chọn chủ đề phù hợp cho các văn bản dựa trên độ tương đồng về ngữ nghĩa giữa chúng với các văn bản trong tập ngữ liệu

• Cơ sở dữ liệu
• Phân lớp khối lượng lớn văn bản
• Phân lớp văn bản theo chủ đề
• Xây dựng mô hình phân tán
• Phân lớp văn bản
• Khai thác dữ liệu
• Chuỗi tuần tự
• Thuật toán GSP
• Khai thác chuỗi tuần tự
• Khai thác mẫu tuần tự
• Dữ liệu chuỗi
• Mã hóa hệ đa cấp
• hướng dẫn Mã hóa hệ đa cấp
• hướng dẫn khai thác dữ liệu
• cẩm nang khai thác dữ liệu
• kinh nghiệm khai thác dữ liệu
• Mô tả công việc
• Mô tả công việc ngành IT
• Mô tả công việc Chuyên viên khai thác CSDL
• Chuyên viên khai thác CSDL
• Khai thác cơ sở dữ liệu
• Lập trình chuyển đổi dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu giao dịch
• Xây dựng kho dữ liệu
• Vận hành hệ thống ETL
• Tập hữu ích cao
• Luật kết hơp
• Thuật toán HUIL
• Kỹ thuật khai thác dữ liệu
• Bài toán khai thác tập mục hữu ích
• Bài toán khai thác luật kết hợp hữu ích cao
• Thuật toán hiệu quả
• Hiệu quả khai thác
• Khai thác tập phổ biến
• Dữ liệu giao dịch
• Tập phổ biến đống
• Đề cương môn Khai thác dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Khai phá luật kết hợp
• Kỹ thuật phân lớp có giám sát
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài toán khai thác dữ liệu
• Khai thác dữ liệu tiếng dân tộc
• Kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Bài toán phân lớp văn bản
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Khai thác luật phân lớp kết hợp
• Cơ sở dữ liệu
• Phương pháp khai thác itemset
• Bài toán khai thác CARs
• Mô hình khai thác luật hiếm
• Khai thác luật hiếm
• Bảo toàn tính riêng tư
• Cơ sở dữ liệu phân tán dọc
• Quá trình khai thác dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• cơ sờ dữ liệu ngành thuế VIỆT NAM
• thuật toán khai phá dữ liệu
• khai thác thông tin ngành thuế
• mô hình khai phá dữ liệu
• luận văn máy tính khoa học
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Quản trị cơ sở dữ liệu
• Khai thác cơ sở dữ liệu trong doanh nghiệp
• Quản trị cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Hoạch định cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Ngưỡng phổ biến động
• Thuật toán khai thác nhanh tập hiếm
• Luật kết hợp
• Khai thác tập hiếm
• Ngưỡng minsup động
• Phương pháp khai thác theo chiều ngang
• Thuật toán Mining Row Item Horizontal
• Ứng dụng khai thác dữ liệu
• Dự đoán sự tăng trưởng
• Số thuê bao di động
• Khoa học máy tính
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Luận văn khoa học máy tính
• Khai thác Top rank K
• Cơ sở dữ liệu có trọng số
• Thuật toán khai thác tập phổ biến
• Cơ sở dữ liệu giao dịch nhị phân
• Triển khai xây dựng cơ sở dữ liệu Quốc gia
• Cơ sở dữ liệu Quốc gia
• Tài nguyên và môi trường
• Khai thác tài nguyên
• Khai thác môi trường
• Khai thác và phòng chống Path Traversal Attack
• Khai thác Path Traversal Attack
• Phòng chống Path Traversal Attack
• Sử dụng Path Traversal Attack
• Bảo vệ dữ liệu
• Khả năng khai thác Path Traversal
• Nghiên cứu khoa học
• Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường
• Phương pháp tổ chức dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu đào tạo tín chỉ
• Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ
• luận văn
• dữ liệu nhân sự
• tìm hiểu khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• quản lý nguồn nhân lực
• Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ Địa chất
• Khai thác khoáng sản trái phép
• Quản lý khai thác khoáng sản
• Công nghệ viễn thám
• Cơ sở dữ liệu GIS
• Khai thác luật kết hợp phân tán
• Chống thông đồng
• Khai thác luật kết hợp
• Dữ liệu phân tán tán ngang
• Hệ mã hóa đồng cấu
• Ảnh hưởng của công tác khai thác cát
• Công tác khai thác sỏi
• Biến động đường bờ sông Chu
• Dữ liệu viễn thám
• Hiện tượng sạt lở bờ sông
• Thuật toán khai thác
• Phân lớp dữ liệu
• Đề xuất thuật toán SPP Mining
• Phân hoạch dữ liệu
• Phân hoạch dữ liệu thành N lớp
• Chuyên đề tốt nghiệp
• Chuyên đề tốt nghiệp Công nghệ thông tin
• Khai thác dữ liệu trong SQL
• Khai thác tuần tự
• Mô hình tuần tự
• Mô hình tuần tự tối đa
• Cơ sở dữ liệu dự kiến tiền tố
• Khai thác k mẫu tuần tự tối đại