关键词行业分类
Had oopEagl eEye
Feature Engineering
对于关键词分类，考虑到中文分词的准确性直接影响了最后分类效果的好坏，所以最后我们选择了利用字符组合与分词结果相结合的方案。

我们提取了4-gram的字符组合，比如对于“生日蛋糕”这样的词语，我们会提取“生日蛋糕”，“生日蛋”，“日蛋糕”，“生日”，“日蛋”，“蛋糕”，以及“生”，“日”，“蛋”，“糕”这些词语。

然后用bag-of-words向量化。

我们选取了大概180W种组合。

我们还使用了中文分词。

我们使用的分词器是开源项目IKAnalyzer。

我们不仅使用分词结果，同时还使用分词结果的组合。

比如对于词语“天津新开河街房价”这样的短语我们会提取“天津新开河街”，“天津房价”，“新开河街房价”，“天津”，“新开河街”，“房价”这样的组合。

最后也是用bag-of-words向量化，我们选取了大概570W中组合。

所以我们最后的特征维度有大约750W维
Classification
我们使用的是线性SVM分类器。

使用的解法是liblinear所提供的解法。

利用hadoop的mapreduce并行，虽然有大规模的数据（1000W*750W）,但整个训练和测试过程都可以快速进行。

经过我们的测试，整个训练和测试过程都可以在1小时内完成。

Multi-class svm on had oop
对于有k个类的多分类的svm，我采用的是one-vs-rest的方案，即训练k个2分类svm，预测的时候使用分数最高的分类器结果作为最终结果。

而对于k个2分类svm，由于其训练过程相对独立，我们使用map reduce将其并行化如图：
由于每个运算节点内存有限，不能将数据文件全部读入内存。

所以我们在解SVM的同时使用了缓存技术，在内存中只缓存一部分最有用的数据进行训练。

而在测试的时候同样可以用map reduce并行化如图：。