基于mapreduece的情感分析及商品推荐国内外研究现状

时间: 2023-12-14 12:02:04 浏览: 37
目前,基于MapReduce的情感分析及商品推荐已经得到了广泛的研究和应用。以下是国内外的研究现状: 1. 情感分析 (1)国外研究现状 美国斯坦福大学的Andrew Ng等人提出了一种基于MapReduce的情感分析框架,该框架将大规模的数据集分布在多个节点上进行处理,并且使用了支持向量机(SVM)对文本数据进行分类。 (2)国内研究现状 中国人民大学的张涛等人提出了一种基于MapReduce的情感分析方法,在该方法中,使用了朴素贝叶斯分类器对文本数据进行分类,并且使用了Hadoop作为分布式计算平台。 2. 商品推荐 (1)国外研究现状 美国加州大学伯克利分校的Michael Franklin等人提出了一种基于MapReduce的商品推荐算法,该算法使用了协同过滤和随机梯度下降算法,对用户行为数据进行学习和预测。 (2)国内研究现状 中国科学院大学的李华等人提出了一种基于MapReduce的商品推荐算法,该算法使用了基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法,并且使用了Hadoop作为分布式计算平台。 总之,基于MapReduce的情感分析及商品推荐已经成为了当前热门的研究方向之一,相信在不久的将来,会有更多的研究成果得到应用和推广。

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