大数据驱动的迭代文本挖掘模型提升效率

本文主要探讨了大数据技术在文本挖掘中的迭代模型，特别是在处理海量、非结构化或混合结构化的数据方面。大数据的概念强调数据规模巨大，超过了传统数据库和软件系统的处理能力，这在银行、医疗保健、教育等众多领域中引发了对高效数据处理的需求。 文本挖掘是大数据应用的一个关键环节，它涉及从大量文本数据中提取有价值的信息，如作者情感、主题、模式等。传统的手动数据分组在文本文章中面临复杂性，因此文档聚类，尤其是基于K-Means Clustering的方法，变得至关重要。K-Means是一种常用的无监督机器学习算法，用于将文档划分为不同的群组，以实现有效的信息组织和分析。 文章提出了一种名为“高级文本挖掘模型”的迭代方法，它结合了大数据处理框架Hadoop的MapReduce技术。MapReduce允许分布式处理大规模数据，将任务分解成可以在多台机器上并行执行的小任务，从而提高了处理效率。在这个模型中，原始数据首先经过预处理，通过消除无关的停用词（如常见词汇，对文本分析影响不大），并将文档转化为定量表示，如TF-IDF（词频-逆文档频率）等，以增强模型的精确度。 模型通过迭代分析不断优化，每一次迭代都会根据前一次的结果调整聚类，直到达到一定的精度阈值或者达到预定的迭代次数。这种方法有助于减少错误分类，提高文本挖掘的质量，并且在面对大数据量时，能够更有效地进行文本理解和分析。 国际可持续计算科学、技术与管理会议（SUSCOM-2019）上，Swagat Khatai等人分享了这项研究成果，展示了他们的模型如何在实际场景中应用于大数据环境下的文本挖掘，以及其在提升效率和准确性方面的潜在价值。这篇研究论文不仅介绍了大数据技术在文本挖掘中的应用，还提出了一种创新的迭代模型，为处理大规模文本数据提供了一种有效且实用的方法。