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随着互联网的到来,其技术的发展导致了各种数据呈现出爆发式的增长,比如文本数据,分类算法在海量数据前面临着新的挑战。为了解决传统朴素贝叶斯分类算法在面临挑战中的不足,对其中关键词进行加权来提高分类准确率,然后通过MapReduce编程模型,设计出朴素贝叶斯算法在Hadoop平台下的实现。实验表明：在Hadoop集群上通过并行化的设计朴素贝叶斯分类算法展现出了良好的性能,同时表现出了可靠的扩展性。