發(fā)布時(shí)間：2020-06-05 04:22

【摘要】：近年來,少數(shù)民族文化越來越受到國家和社會的重視,尤其隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,少數(shù)民族文化數(shù)字化建設(shè)的力度也越來越大,各類民族文化信息資源不斷涌現(xiàn)。然而,面對數(shù)量龐大、內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的少數(shù)民族文化資源數(shù)據(jù),如何快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)、獲取和利用有價(jià)值的信息,成為當(dāng)前少數(shù)民族信息化發(fā)展亟待解決的問題之一。本文將大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合,對海量的少數(shù)民族文化資源數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了研究,為促進(jìn)少數(shù)民族文化的保護(hù)和傳承提供有效途徑。主要研究內(nèi)容包括:(1)少數(shù)民族文化資源預(yù)處理。少數(shù)民族文化資源主要以文本的方式分布在各民族地方網(wǎng)站,本文利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取各民族網(wǎng)站數(shù)據(jù),再對獲取的文本資源進(jìn)行預(yù)處理,去除數(shù)據(jù)中的HTML格式,最后對純文本資源進(jìn)行分詞、去除停用詞、生成文本向量特征,構(gòu)建一個(gè)文本向量特征模型。(2)基于Spark的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和k-means算法并行化。針對單機(jī)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理效率的不足,通過引入Spark分布式計(jì)算法框架,對PSO和k-means算法進(jìn)行并行化實(shí)現(xiàn)。并在PSO算法的并行化過程中,通過線性參數(shù)的方式降低固定權(quán)重參數(shù)的影響,進(jìn)一步提升并行化的運(yùn)行效率。(3)基于Spark的PSO-kmeans算法并行化研究。為了克服k-means算法聚類中心不確定的局限性,通過引入粒子群算法,快速確定k-means算法的聚類中心,提出一種基于Spark的PSO-kmeans算法。該算法針對粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,引入線性參數(shù)的方式加快搜索速度,從而快速獲得聚類中心。實(shí)驗(yàn)表明,PSO-kmeans算法在降低運(yùn)行時(shí)間的同時(shí),保證了算法的穩(wěn)定性,并且在少數(shù)民族文化資源聚類任務(wù)中,準(zhǔn)確率提高了3.4%。(4)海量少數(shù)民族文化資源數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。在對少數(shù)民族數(shù)據(jù)資源挖掘原型系統(tǒng)各功能分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)少數(shù)民族數(shù)據(jù)挖掘平臺,采用B/S結(jié)構(gòu)的方式設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析等功能。
【圖文】：

Spark 運(yùn)行框架rk 相對于 MapReduce 的優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在基于內(nèi)存的性能上，更架集成了更多的子項(xiàng)目[56]，包括Spark SQL(交互式操作)、Spark )、MachineLearning lib(機(jī)器學(xué)習(xí)庫)、Graphx(并行圖計(jì)算庫)。S圖 2.2 所示：rk 的核心是其計(jì)算邏輯，提供了多種組件，運(yùn)行在通用平臺上SparkSQL 可實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作，主要分 3 步處理；第一步 DataFrame 中提供的方法存儲在內(nèi)存中，它支持多種格式的數(shù)用 SQLContext 類；第二步數(shù)據(jù)處理可以實(shí)現(xiàn)各種算法，主ntext 類，完成 hive 數(shù)據(jù)庫的操作；第三步結(jié)果輸入是把計(jì)算的部存儲文件。Machine Learnig lib 是常用機(jī)器學(xué)習(xí)庫的算法實(shí)現(xiàn)ng 會不斷接收從接收器發(fā)送來的數(shù)據(jù)流，把時(shí)間片內(nèi)的數(shù)據(jù)打包

圖 2.3 Spark運(yùn)行模式riverProgram 是 Spark 的一個(gè)應(yīng)用程序，負(fù)責(zé)對整個(gè)集群的監(jiān)控，節(jié)點(diǎn)；它通過 SparkContext 來連接整個(gè)集群，包含 main 函數(shù)，是操作的接口。ClusterManager 負(fù)責(zé)分配程序運(yùn)行所需要的資源和保正常運(yùn)行；Worker 是集群的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，存在于每個(gè) Slave 中，rManager 的命令，并以周期性的心跳機(jī)制向 ClusterManager 匯報(bào)集。每個(gè) Worker 可以單獨(dú)的運(yùn)行，，接收到一個(gè)作業(yè)，將其劃分為多個(gè)Executor 進(jìn)程進(jìn)行計(jì)算或者數(shù)據(jù)的存儲。DriverProgram 創(chuàng)建進(jìn)程時(shí) DAGScheduler 和 TaskScheduler；DAGScheduler 屬于高層調(diào)度模ffle 將作業(yè)劃分為不同的 Stage，同時(shí)會根據(jù) Partition 構(gòu)造每個(gè) Sta任務(wù)，然后以任務(wù)組的形式交由 TaskScheduler 具體執(zhí)行。2.5 YARN 資源管理器
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G122;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2697501