![](/images/graphics-bg.png)
Large-scale Arabic text classification using MapReduce
العناوين الأخرى
تصنيف النص العربي واسع النطاق باستخدام نموذج MapReduce
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
al-Halis, Ala Mustafa
Makki, Muhammad Amin
الجامعة
الجامعة الإسلامية
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
دولة الجامعة
فلسطين (قطاع غزة)
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2015
الملخص الإنجليزي
Text classification on large-scale real documents has become one of the most core problems in text mining.
For English and other languages many text classification works have been done with high performance.
However, Arabic language still needs more attention and research since it is highly rich and requires special processing.
Existing Arabic text classification approaches use techniques such as feature selection, data representation, feature extraction and sequential algorithms.
Few attempts were done to classify large-scale Arabic text document in a parallel manner.
In our research, we propose a parallel classification approach based on the Naïve Bayes algorithm for large volume Arabic text using MapReduce with enhanced speedup and preserved accuracy.
The experiments show that the parallel classification approach can process large volume of Arabic text efficiently on a MapReduce cluster and significantly improves speedup up to 12 times better than the sequential approach using the same classification algorithm.
Also, classification results show that the proposed parallel classifier has preserved accuracy up to 97%.
التخصصات الرئيسية
اللغات والآداب المقارنة
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
اللغة العربية وآدابها
الموضوعات
عدد الصفحات
65
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Related works.
Chapter Three : Theoretical foundation.
Chapter Four : The proposed parallel classifier approach.
Chapter Five : Experimental results and analysis.
Chapter Six : Conclusion and future work.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu Shab, Mahir Mahmud Ali. (2015). Large-scale Arabic text classification using MapReduce. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Islamic University, Palestine (Gaza Strip)
https://search.emarefa.net/detail/BIM-688536
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu Shab, Mahir Mahmud Ali. Large-scale Arabic text classification using MapReduce. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Islamic University. (2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-688536
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu Shab, Mahir Mahmud Ali. (2015). Large-scale Arabic text classification using MapReduce. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Islamic University, Palestine (Gaza Strip)
https://search.emarefa.net/detail/BIM-688536
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-688536
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)