Hadoop课程设计-基于Java和mapreduce实现的贝叶斯文本分类器设计; Hadoop课程设计-基于Java和mapreduce实现的贝叶斯文本分类器设计;

资源包含文件：课程论文报告word和PDF两个版本+源码及数据 本项目为一个Hadoop课程设计，使用Java语言和map/reduce实现贝叶斯文本分类器。项目的具体内容如下：1：用MapReduce算法实现贝叶斯分类器的训练过程，并输出训练模型； 2：用输出的模型对测试集文档进行分类测试。测试过程可基于单机Java程序，也可以是MapReduce程序。输出每个测试文档的分类结果； 3：利用测试文档的真实类别，计算分类模型的Precision，Recall和F1值。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124984567

压缩包内资源多在百度网盘，直接提取，资料内容包括jar包，以及项目报告，以及环境搭建所需要的软件。

设计一个基于Hadoop的商品推荐系统，商品推荐引擎大致可以分为5部分，分别是：计算用户的购买向量、计算物品的相似度矩阵、计算推荐度及相关处理、数据导入数据库和对于整个项目的全部作业控制。通过MapReduce程序将HDFS集群上的数据保存到MySQL数据库中。系统做好后，进行测试。最终完成实验设计。

hadoop课程设计，里面有详细设计步骤和运行截图，本科课程设计