云计算环境下的语义文本自适应分类算法

"这篇文章是2014年发表在《计算机工程》杂志上的一篇研究论文，由沈佳杰、江红和王肃撰写。它探讨了一种在云计算环境中进行中文文本分类的新方法，主要关注如何提高在大规模数据集上的处理效率。传统的语义文本分类在云计算场景下效率低下，因此作者提出了一个基于语义关键词提取的分布式自适应分类算法。该算法在代理端分布式提取中文文本的语义关键词，然后将这些关键词发送到中心数据库进行整合，以确定文本的类别。通过理论分析，这种方法能在保持分类效果的同时减少网络传输成本，从而提升云计算环境中的文本分类性能。实验结果证实了该算法的有效性和理论的正确性。关键词包括：云计算、关键词提取、文本分类、语义计算、网络传输代价和中文文本语义。" 本文的核心知识点包括： 1. **云计算环境**：云计算提供了一个可扩展的计算资源池，使得大规模文本处理成为可能，但同时也带来了挑战，如网络传输效率和资源利用效率。 2. **语义文本分类**：这是一种基于文本深层含义的分类方法，它比基于表面特征的分类更复杂，需要理解文本的主题和概念。 3. **分布式处理**：在代理端分布式提取关键词可以减轻中心服务器的负担，提高处理速度，适应云计算的大规模并行处理需求。 4. **关键词提取**：这是文本分类的关键步骤，通过算法找出能代表文本主题的关键词，可以是基于词频统计，也可以是基于语义的。 5. **语义计算**：在本研究中，关键词的提取考虑了语义关联，这有助于更准确地理解文本含义。 6. **网络传输代价**：在云计算中，大量数据的网络传输是性能瓶颈，优化这一环节可以显著提升系统效率。 7. **自适应分类**：这里的“自适应”意味着算法能够根据文本内容和环境动态调整，以达到最佳分类效果。 8. **算法可行性与正确性验证**：通过实验，作者证明了所提算法在实际云计算环境中的可行性和理论分析的准确性。 9. **文献标识码A**：表明这是一篇原创性科学研究论文，具有较高的学术价值。 这篇论文对云计算环境下的中文文本分类提供了新的视角，对于处理海量中文信息的云计算平台有着重要的指导意义。