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文檔簡介
1、新聞、微博和博客等媒體不斷產生海量的帶有情感傾向的數據,迫切需要采用數據挖掘的手段對這類信息做出及時、有效的輿情分析,以此幫助政府或者企業(yè)實施監(jiān)督和管理。如何提高針對海量數據的輿情分析效率是一個關鍵的問題,Hadoop因其具有高擴展性、可靠性以及低成本等優(yōu)點已經成為了最受關注的海量數據并行處理框架之一。然而,Hadoop目前的調度器忽略了Reduce任務的數據本地性和分區(qū)傾斜這兩個問題,導致產生額外的網絡流量,從而使得系統(tǒng)的性能大大降低
2、。為此,本文首先對Hadoop底層的調度器進行性能優(yōu)化,并在優(yōu)化后的Hadoop平臺設計并實現了輿情分析系統(tǒng),同時針對輿情分析中存在的難點進行深入研究并提出了改進的算法。本論文的主要研究內容包括:
(1)設計了一種基于取樣評估的最小傳輸代價Reduce任務調度器(簡稱MTCRS),利用平均蓄水池取樣算法(ARS)對整體數據的取樣,構建中間數據傳輸代價模型,將取樣數據處理后得到的相關信息作為參數,計算Reduce任務的最佳啟動位
3、置。通過大量對比實驗發(fā)現,MTCRS調度器相較于Fair調度器減少了8.4%的網絡流量。
(2)提出了一種基于互信息和改進KMeans聚類的混合輿情分析方法。首先使用停用詞和詞性標注完成特征降維,接著使用density peaks算法和二分搜索來確定KMeans的聚類數目和初始聚類中心并完成聚類,最后通過互信息提取話題,并完成情感分析和趨勢分析。在Hadoop上進行大量實驗,其中聚類效果的準確率、召回率和F1值分別是87.52
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