Hadoop实战：微博用户关系亲疏分析与朴素贝叶斯文本分类

本周内容主要围绕Hadoop应用开发实战案例展开，深入探讨了社交网络中的用户关系亲疏程度分析以及社区发现。首先，回顾了上节课的内容，包括用户偏好计算流程、庖丁分词器的使用和MapReduce分词程序，特别是如何处理大量小文件的输入格式CombineFileInputFormat。这些技术是进行文本挖掘的基础，例如在网页自动分类、垃圾邮件判断、评论自动分析以及通过用户访问内容来判断用户喜好等场景中的关键步骤。 背景知识部分，介绍了朴素贝叶斯文本分类器，这是一种常见的文本挖掘方法，它的原理是基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，从而简化了概率计算。尽管这个假设在实际应用中可能并不完全准确，但对于大规模数据的处理和分类任务，朴素贝叶斯分类器因其简单高效而受到青睐。 在教学过程中，讲师黄志洪和郑梓力强调了朴素贝叶斯算法的实用性，指出在每个实际问题中，尤其是Hadoop环境下，都可以找到其应用场景。他们举例说明，即使像汉语这样的语言，尽管词序对阅读理解有影响，但通过贝叶斯模型，我们可以忽略这种顺序，关注词频和整体上下文来识别模式。 值得注意的是，这些内容是炼数成金网络课程的一部分，强调了课程内的知识产权保护，严禁在课程之外传播，否则可能会引发法律和经济纠纷。学员们可以通过访问http://edu.dataguru.cn获取完整的课程资料和后续的教学内容。 通过这一系列的学习，参与者不仅掌握了Hadoop技术在社交网络分析中的应用，还深入了解了朴素贝叶斯算法在文本分类中的核心作用，这对于从事数据分析和机器学习工作的专业人士来说，无疑是一次宝贵的知识提升机会。