贫困是世界面临的一大挑战，也是中国面临的重要问题之一。为了实现可持续发展和促进社会公平，中国政府提出了“统筹推进扶贫”的重要战略。这一战略的核心是将社会资源整合起来，通过有针对性的政策措施，改善贫困地区的发展环境和居民生活条件。
中国扶贫工作经过多年的努力已取得显著成效，但仍面临一些挑战。一方面，贫困地区的发展基础薄弱，缺乏产业支撑和基础设施建设，限制了其经济增长和居民收入提升的能力。另一方面，贫困人口的脱贫需要多方面的支持和协作，单一部门难以解决所有问题。
因此，统筹推进扶贫成为了解决这些问题的关键所在。只有通过整合资源、协调各方行动，才能够实现脱贫攻坚的长期可持续发展。
实施统筹推进扶贫战略需要政府部门、社会组织、企业和居民等多个利益相关方的积极参与。首先，政府需要加强部门之间的协调合作，避免信息孤岛和重复建设，确保政策的有效执行和资源的高效利用。其次，社会组织和企业可以发挥自身优势，提供技术支持、培训和就业机会，推动贫困地区的产业发展和人力资源培养。最后，居民作为扶贫对象的主体，需要主动参与并发挥自身的积极作用。
统筹推进扶贫的关键在于制定出符合实际情况的政策措施。这些措施应该针对不同地区和不同群体的需求，以确保资源的合理配置和扶贫工作的可持续发展。
1. 政府资金投入: 政府应增加对贫困地区的投入，加大财政扶贫资金的筹集力度。同时，要加强财务监督，确保资金的使用效果和贫困人口的获益。
2. 产业发展: 发展农村产业是扶贫工作的关键。政府应推动农村产业结构调整，鼓励贫困地区发展适合当地资源特点的产业，并提供相应的技术和资金支持。
3. 教育和技能培训: 提供良好的教育和技能培训机会对贫困人口的脱贫至关重要。政府应加大对教育和技能培训的投入，提高贫困地区教育水平和居民的技能素质。
4. 社会保障: 加强社会保障体系建设，确保贫困人口基本生活需求的满足。政府可以提供最低生活保障、医疗保险和养老保险等措施，帮助贫困地区居民应对突发事件和疾病。
统筹推进扶贫的最终目的是实现可持续发展和社会公平。只有通过将社会资源整合起来，消除贫困地区与其他地区的差距，才能够实现全面建设小康社会的目标。
同时，统筹推进扶贫也可以促进农村地区的经济发展和城乡一体化。通过培育农村产业和提高贫困地区居民的收入水平，可以实现农村经济的稳定增长。此外，统筹推进扶贫还可以缩小贫富差距，促进社会公平和和谐。
统筹推进扶贫是实现可持续发展和社会公平的关键所在。通过整合资源、加强合作，政府、社会组织、企业和居民等各方可以形成合力，推动贫困地区的脱贫攻坚工作。只有实现贫困地区的可持续发展，才能够实现中国的长期繁荣和稳定。
随着现代企业对于高效管理和分析需求的日益增长，统筹分析软件的重要性也日益凸显。本文将围绕统筹分析软件的应用、功能及重要性进行详细阐述。
统筹分析软件是一种专门用于企业资源规划、数据分析、决策支持等领域的软件工具。它可以帮助企业实现对各类数据的收集、整理、分析和可视化，为企业决策者提供科学依据，从而提高企业的管理效率和市场竞争力。
统筹分析软件具有以下特点：
统筹分析软件广泛应用于各个行业，如制造业、金融业、零售业等。它可以为企业提供全方位的数据支持，帮助企业做出科学、合理的决策。
随着市场竞争的日益激烈，企业需要不断优化自身的管理模式和决策方式。而统筹分析软件作为一种高效的数据分析工具，可以帮助企业实现这一目标。它不仅可以提高企业的管理效率，还可以帮助企业及时发现潜在的风险和问题，从而降低经营风险，提高企业的市场竞争力。
综上所述，统筹分析软件在企业中发挥着越来越重要的作用。它不仅可以提高企业的管理效率和市场竞争力，还可以帮助企业做出科学、合理的决策。因此，企业应该积极引入和应用统筹分析软件，以适应不断变化的市场环境。
在当前社会经济十分复杂多变的情况下，我们必须统筹社会救助措施，以确保每个人都能够得到适当的帮助和支持。在这篇博文中，我们将探讨如何统筹社会救助，以满足不同群体的需求。
社会救助是指政府为满足社会上减少收入、丧失生活来源及身故的人的最低生活需求而提供的援助措施。它是社会保障体系的重要组成部分，旨在保障人民的基本权益，减轻贫困人口的经济压力。
不同群体的需求各异，因此我们需要统筹各种社会救助措施，以确保资源的合理分配，并最大程度地满足不同人群的需求。
首先，对于那些失去生活来源的人群，我们应提供临时性的经济救助。这包括失业救济金、丧偶抚恤金等，通过提供一定额度的经济补贴来帮助他们度过难关。同时，还应该加强职业培训和再就业援助，帮助他们尽快重返社会。
其次，对于老年人群体，我们应该加强养老金制度，确保他们晚年有足够的经济保障。此外，还可以提供医疗补助和长期护理服务，以满足老年人特殊的需求。
再次，对于儿童和青少年，我们应该加强教育补助，确保他们有平等的受教育机会。此外，还应提供社会福利及心理咨询服务，帮助他们健康成长。
最后，对于残疾人群体，我们应该加强残疾津贴和康复援助，确保他们享有平等的权益和机会。同时，社会应该提供无障碍环境，方便残疾人士的生活和工作。
统筹社会救助措施对于社会的稳定和发展至关重要。
首先，社会救助可以减轻贫富差距，减少社会不平等。通过给予贫困人口适当的援助，重建他们的信心和尊严，帮助他们重新融入社会。这有助于促进社会和谐与稳定。
其次，社会救助可以为弱势群体提供关爱和帮助。对于那些由于年龄、疾病、残疾等原因无法自给自足的人群，社会救助可以提供温暖和安全感。这有助于构建一个充满爱心和尊重的社会环境。
最后，社会救助可以促进社会经济的可持续发展。通过帮助那些处于困难时期的人们渡过难关，让他们重新站起来，社会将能够充分发挥每个人的潜力，推动经济的繁荣。
为了有效统筹社会救助，我们需要采取一系列措施。
首先，政府应加强政策制定和监管，确保各项社会救助措施的落实。政策应该精确地针对不同群体的需求，合理分配资源，并建立健全的监管机制，防止资源浪费和滥用。
其次，社会各界应积极参与社会救助工作。只有政府的努力是远远不够的，社会各界应共同承担起责任，提供资源和支持。企业可以提供就业机会和职业培训，非政府组织可以提供志愿者服务和专业帮助，每个人都可以为社会救助事业做出自己的贡献。
最后，加强信息和数据共享，确保社会救助资源的合理配置。各个部门和机构之间应加强沟通和合作，共享信息和数据，避免信息孤岛和资源浪费，提高社会救助工作的效率。
统筹社会救助是一个复杂而持久的任务，但只有通过综合性的措施和合作，才能够有效地解决社会上的问题，实现社会的共同发展。我们每个人都应该关注社会救助问题，为这项事业的推进贡献力量，让我们的社会更加公平、和谐、有爱。
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随着社会的发展和经济的增长，人们越来越关注个人的工资福利问题。作为一个工人，我们每个人都渴望有一个公正合理的工资待遇，让我们能够在生活中过上美好的日子。而山东工资统筹制度的实行，无疑为广大劳动者带来了福音。
山东工资统筹制度是指将全省范围内企业职工的工资进行统筹管理的一种制度。它的实行有着多重好处。首先，通过将企业内部职工的工资进行统筹，可以避免出现个别公司为了谋取利益而压低工人工资待遇的情况。其次，统筹制度可以保证企业职工的工资待遇公平公正，避免因个人背景或关系而受到不公平对待。再次，工资统筹还可以帮助企业职工更好地规划个人收入，实现财务管理的有效性。
山东工资统筹制度的核心是建立一个合理的工资统筹机制。该机制由省人力资源和社会保障厅负责制定和监督执行。具体运作过程如下：
通过上述机制的运作，山东工资统筹制度可以实现对企业职工工资的全面管理和监管，保障职工的合法权益。
自山东工资统筹制度实施以来，取得了显著的成效。首先，该制度有效地解决了企业职工工资不公平的问题，确保职工享受到公平合理的工资待遇。其次，通过统筹制度，企业职工的工资发放更加及时，大大提高了职工的生活质量。此外，统筹制度还促进了企业与职工之间的和谐关系，增强了员工的凝聚力和归属感。
另外，山东工资统筹制度的实施也带来了一系列的经济效益。首先，统筹制度的实行促进了企业的良性发展，提高了企业的竞争力和创造力。其次，通过统筹机制，企业职工的收入水平得到提升，进一步推动了消费的增长，对经济的发展起到积极的推动作用。最后，统筹制度还为企业减轻了财务负担，提高了企业的经济效益。
在山东工资统筹制度取得显著成效的基础上，未来还有进一步的发展空间。一方面，可以进一步完善统筹制度的管理机制，提高工资统筹的准确性、透明度和公正性。同时，可以加强对企业的培训和指导，提高企业对工资统筹制度的认识和理解，确保制度的顺利执行。
另一方面，可以进一步扩大工资统筹的范围和覆盖面，将更多的企业纳入到统筹制度中来，确保更多的劳动者受益。同时，可以通过与其他地区的工资统筹制度进行比较学习，吸取其成功的经验，不断提升山东工资统筹制度的水平和效果。
总之，山东工资统筹制度的实施对于保障企业职工的合法权益，推动经济的健康发展具有重要意义。只有在公平合理的工资待遇下，企业职工才能充分发挥自己的工作能力，推动企业的进步和发展。
在备考各类考试中，申论是一个不可或缺的部分。这是每个考生必须经历和应对的挑战，因为它要求考生在有限的时间内表达清晰的思想和观点。为了帮助考生更好地准备和应对申论考试，本文将介绍一些关于统筹申论范文的指南和技巧。
在写申论范文时，首先要明确主题。无论是正面观点还是反面观点，都需要考生在文章开头明确表达自己的立场。接着，要合理安排结构，确保逻辑清晰、层次分明。可以采用总分总的方法，先概括要点，然后展开阐述，最后达到总结的效果。
申论范文除了内容要有深度外，语言表达也至关重要。要尽量避免使用口语化的词语和夸张的修辞，保持语言的规范性和严谨性。同时，逻辑性也是申论范文的重点之一，要确保每个段落间有明确的逻辑连接，避免出现跳跃性的表达。
在写申论范文时，不仅要有自己的观点，还要能够分析问题的多个角度。可以从经济、政治、社会等方面进行分析，展示自己的思考深度和广度。在论证观点时，可以引用实例和数据，增加文章的说服力。
细节决定成败，在申论范文中也同样重要。要注重细节，保证语法正确、标点符号准确、表达清晰。细节是体现一个人专业素养和写作功底的重要标志，因此务必做到细致入微。
申论范文虽然有一定的写作套路，但并不意味着要拘泥于模板。考生可以根据题目内容和个人观点进行灵活创新，展现自己的独特性和创造力。只有在创新中才能脱颖而出，得到评审者的认可。
在写申论范文时，反复梳理是必不可少的环节。要在写作过程中一遍遍地审查文章，确保逻辑通顺、观点清晰。在审题时也要谨慎，确保自己对题目有全面准确的理解，避免偏离主题。
最后，要提升申论写作的实战能力，就需要多进行练习并积累经验。可以选择一些常见的申论范文题目进行练习，不断总结经验和教训，逐渐提高自己的申论写作水平。
总的来说，统筹申论范文是一项需要付出努力和时间的任务。只有通过不断的学习和实践，才能够提高自己的写作水平和应对考试的能力。希望考生们能够根据以上指南进行有针对性的备考，取得优异的成绩。
随着科技的飞速发展和金融行业的不断创新，统筹金融科技变得越来越重要。金融科技，即FinTech，是通过创新的科技手段，提供更高效、更智能、更便捷的金融服务。而统筹金融科技则是将不同的金融科技应用进行整合和协同，旨在提高金融行业整体运行效率和服务质量。
随着互联网的普及和移动设备的智能化，金融科技开始迅速崛起。人们可以通过智能手机轻松完成支付、转账、借贷等金融活动，不再受限于传统银行的开支时间和地点。金融科技的兴起为人们提供了更加便利和个性化的金融服务。例如，互联网金融平台可以通过大数据和人工智能技术，为用户量身定制金融产品，同时提供更高的利率和更低的手续费。
统筹金融科技的核心思想是将不同的金融科技应用融合在一起，实现资源的共享和协同。这种方式可以充分发挥各个金融科技应用的优势，提高整体业务效率。统筹金融科技可以帮助金融机构降低运营成本、提高风险管理能力，同时为用户提供更好的金融体验。
以数字支付为例，通过统筹金融科技，可以将不同支付系统进行整合，用户可以通过一个应用完成多种支付方式，如银行卡支付、电子钱包支付等。同时，统筹金融科技可以提供更安全、更快速的支付体验，同时减少支付过程中的错误和纠纷。通过整合不同金融科技应用，可以实现无缝对接，提高用户满意度。
然而，统筹金融科技也面临一些挑战。首先，不同的金融科技应用之间存在着数据孤岛和信息壁垒，需要进行数据整合和标准化。其次，在统筹金融科技的过程中，需要考虑不同应用的兼容性和稳定性。同时，安全性也是一个重要的挑战，统筹金融科技需要确保数据和交易的安全性，防范各种网络攻击和欺诈行为。
随着技术的进步和金融科技应用的不断创新，统筹金融科技将拥有更广阔的发展前景。通过整合和协同金融科技应用，可以实现更高效、更智能的金融服务。未来，统筹金融科技可能会在以下几个方面得到进一步发展：
综上所述，统筹金融科技对于发展现代金融行业具有重要意义。通过整合和协同金融科技应用，可以提高金融行业的运行效率和服务质量，推动金融创新和普惠金融的发展。
所谓统筹和非统筹，是因为原来职工的退休费，是归属各个单位自己发给，当时的退休费结构，都是各个企业自行决定的，很多没有经过当地政府规定核定，因此，在后来进入社保统筹时，社保部门核定退休费的时候，把没有通过审核的部分，被剔出来，不予进入统筹，由各个单位自行决定，凡是经过社保部门认可通过的，全部社保部门承担，因此就出现了统筹和非统筹的现象，随着时间的推移，未进统筹的费用和人员原来越少，逐渐消失。
虽然在过去十年中，一些国家在改善道路安全方面取得了重大进展，但全球总体结果要糟糕得多，迫切需要作出改变，以大幅减少全球道路死亡和受伤人数。道路交通伤害是全球意外死亡的首要原因。道路交通事故每年造成130多万人死亡，而非致命伤害估计在2000万至5000万之间。
联合国大会2018年4月12日第A/RES/72/271号决议表示关切，按照会员国目前的进展速度，可持续发展目标3中的具体目标3.61到2020年将无法实现。迫切需要加强国家和国际努力，控制和改善道路安全危机。为迅速改善全球道路安全，特别需要一种应对这一巨大挑战的新方法。根据过去的良好做法和教训、其他运输方式的经验以及道路流动性的特点，本出版物建议建立国家道路安全系统架构，以帮助有效管理道路安全。
在国家和国际一级确实存在道路安全系统。在国家一级，有些国家拥有全面和有效运作的系统，而有些国家只有系统的一部分或运作效率较低的系统。在国际一级，联合国欧洲经济委员会(欧洲经委会)制订了一套关于道路安全的公约，包括司机的执照、交通规则、道路标志/信号和标记、车辆建造的性能要求、车辆适航性和检验、危险货物运输和驾驶/休息时间。缺乏的往往是认识到系统的作用和利用系统原则来确定国家道路安全系统中的差距或缺失部分，以及持续评估系统内所有部分的有效协调，作为改善道路安全的良好指导的基础。
本出版物介绍了在道路安全方面表现良好的国家的经验，以及与全球改善道路安全的努力相比，海上运输和民航在安全管理方面的相对成功。在此基础上，本出版物全面描述了道路安全系统，这些系统可以有效地预防事故，保护事故中的人员，在事故后救援人员，并从事故中吸取教训。这些系统包括国家一级的所有必要因素和国际一级的管制支助。
欢迎加入智能交通技术群！
联系方式：微信号18515441838
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
