基于軟件錯誤報告數(shù)據(jù)集成的改進(jìn)貝葉斯算法
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標(biāo)簽：貝葉斯算法(9051)數(shù)據(jù)集成(9166)
用戶提交的軟件錯誤報告隨意性大、主觀性強(qiáng)且內(nèi)容少導(dǎo)致自動分類正確率不高，需要花費(fèi)大量人工干預(yù)時間。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展用戶提交的錯誤報告數(shù)量也不斷增加，如何在海量數(shù)據(jù)下提高其自動分類的精確度越來越受到關(guān)注。通過改進(jìn)詞頻一逆文檔頻率（ TF-IDF），考慮到詞條在類間和類內(nèi)出現(xiàn)情況對文本分類的影響，提出一種基于軟件錯誤報告數(shù)據(jù)集的改進(jìn)多項(xiàng)式樸素貝葉斯算法，同時在Hadoop平臺下使用MapReduce計算模型實(shí)現(xiàn)該算法的分布式版本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的多項(xiàng)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(diǎn)，同時在海量數(shù)據(jù)下可以通過拓展節(jié)點(diǎn)的方式縮短運(yùn)行時間，有較好的執(zhí)行效率。
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