MapReduce实战：邮件自动分类与特征工程

在这个MapReduce课程设计中，主要目标是利用Hadoop框架实现邮件的自动分类，通过实践来理解和掌握MapReduce编程在大数据处理中的应用。以下是该课程设计的关键知识点： 1. **Hadoop与第三方Jar包**: 在Hadoop环境下，课程要求学生使用第三方的Jar包作为工具，这可能包括一些数据分析或文本处理库，如Apache Mahout或NLTK (Natural Language Toolkit)，以辅助邮件处理和特征提取。学生需要了解如何集成这些库，并确保其与MapReduce作业的交互顺畅。 2. **MapReduce算法设计**: - **文本特征选择算法**：学生需设计一个算法来从邮件文本中挑选出关键特征词，去除无关的停用词，例如数字和标点符号，这有助于提高分类精度。 - **文本特征权重计算**：基于特征选择后的词频或TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法，计算每个特征词在邮件中的重要性权重。 - **文本分类算法**：课程要求学生至少使用两种常见的文本分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、决策树或神经网络等，进行邮件分类模型的构建和比较。 3. **邮件自动分类流程**: - **任务1：特征选择** - 邮件预处理步骤，包括分词和特征提取。 - **任务2：特征向量权重计算** - 计算每个邮件样本的特征词权重，用于表示其内容特征的重要性。 - **任务3：文本分类** - 应用选定的分类算法对邮件进行自动分类。 - **任务4：样本预测** - 使用训练好的模型对测试邮件进行分类，评估模型性能，计算预测正确率。 4. **提交要求**: 学生需要提交完整的程序源代码，包括项目的目录结构，以及详细的编译和运行指南。此外，还需要提供邮件训练样本全集（未分词）和停用词表作为输入数据，以及邮件文本特征和预测结果作为输出。 在整个设计过程中，学生将深化对MapReduce编程的理解，学习如何处理大规模数据，同时还能应用到实际的文本挖掘问题中，提升数据处理和机器学习技能。