[1] 宋泊东,张立臣,江其洲.基于Spark的分布式大数据分析算法研究[J].计算机应用与软件,2019,36(1):39-44.[2] 宋维维,夏绍模,李赞.基于SPARK大数据处理平台的图书馆智慧服务探索与实践[J].情报科学,2018,36(6):45-49.[3] 梁俊荣.基于Hadoop的图书馆复合大数据存储系统研究[J].现代情报,2017,37(2):63-67.[4] 李婷婷,吕佳.基于加权K最近邻改进朴素贝叶斯自训练算法[J].武汉大学学报(理学版),2019,65(5):465-471.[5] 陈凯,黄英来,高文韬,等.一种基于属性加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法[J].哈尔滨理工大学学报,2018,23(4):69-74.[6] 许甜华,吴明礼.一种基于TF-IDF的朴素贝叶斯算法改进[J].计算机技术与发展,2020,30(2):75-79.[7] 叶雪梅,毛雪岷,夏锦春,等.文本分类TF-IDF算法的改进研究[J].计算机工程与应用,2019,55(2):104-109,161.[8] 陈磊,吴晓晖.基于Hadoop的分布式集群大数据动态存储系统设计[J].中国电子科学研究院学报,2019,14(6):593-598.[9] 丁月,汪学明.基于改进特征加权的朴素贝叶斯分类算法[J].计算机应用研究,2019,36(12):3597-3600.[10] 崔良中,郭福亮,宋建新.基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究[J].海军工程大学学报,2019,31(4):7-10.[11] 张慧芳,宗彩乐,张晓琳.基于分布式框架下的中文文本特征分类[J].电脑与电信,2019(5):1-7.[12] 白治龙. 基于Hadoop的文本分类方法研究[D].洛阳:河南科技大学,2019.[13] 李鹏鹏,范会敏.文本分类中特征权重算法改进研究[J].计算机与现代化,2018(2):66-70.[14] 徐保鑫,怀丽波,崔荣一.基于MapReduce的朴素贝叶斯算法在新闻分类中的应用[J].延边大学学报(自然科学版),2017,43(1):55-59.[15] 杨立月,王移芝.Spark在集成学习文本情感分析中的应用[J].计算机应用与软件,2020,37(6):130-134.
[1]杨海燕,文一凭.一种面向特征选择的分类神经网络[J].武汉工程大学学报,2008,(04):114.
YANG Hai yan,WEN Yi ping.A classification neural network oriented to feature selection[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2008,(01):114.
[2]姜华艳,朱倩.殷墟甲骨文时称的分类及来源[J].武汉工程大学学报,2010,(06):91.[doi:10.3969/j.issn.16742869.2010.06.022]
JIANG Huayan,ZHU Qian.Classification and sources of temporal in inscriptions of yin[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2010,(01):91.[doi:10.3969/j.issn.16742869.2010.06.022]