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algorithm - 对 HTTP post 对象进行分类的最便宜的方法

coder 2024-07-07 原文

我可以使用 SciPy 对计算机上的文本进行分类，但我需要实时或近乎实时地对来自 HTTP POST 请求的字符串对象进行分类。如果我的目标是高并发、近实时输出和小内存，我应该研究什么算法？我想我可以通过 Go 中的支持向量机 (SVM) 实现，但这是适合我的用例的最佳算法吗？

最佳答案

是的，SVM(具有线性内核)应该是一个很好的起点。您可以使用 scikit-learn (它包装 liblinear 我相信)来训练你的模型。学习模型后，模型只是您要分类的每个类别的 feature:weight 列表。像这样的东西(假设你只有 3 个类):

class1[feature1] = weight11
class1[feature2] = weight12
...
class1[featurek] = weight1k    ------- for class 1

... different <feature, weight> ------ for class 2
... different <feature, weight> ------ for class 3 , etc

在预测时，您根本不需要 scikit-learn，您可以使用您在服务器后端使用的任何语言来进行线性计算。假设一个特定的 POST 请求包含特征(feature3，feature5)，你需要做的是这样的:

linear_score[class1] = 0
linear_score[class1] += lookup weight of feature3 in class1
linear_score[class1] += lookup weight of feature5 in class1

linear_score[class2] = 0
linear_score[class2] += lookup weight of feature3 in class2
linear_score[class2] += lookup weight of feature5 in class2

..... same thing for class3
pick class1, or class2 or class3 whichever has the highest linear_score

更进一步:如果您可以通过某种方式定义特征权重(例如，使用标记的 tf-idf 分数)，那么您的预测可能会变成:

linear_score[class1] += class1[feature3] x feature_weight[feature3]
so on and so forth.

注意 feature_weight[feature k] 对于每个请求通常是不同的。 由于对于每个请求，事件特征的总数必须远小于所考虑特征的总数(考虑 50 个标记或特征与 1 个 MM 标记的整个词汇表)，预测应该非常快。我可以想象，一旦您的模型准备就绪，就可以根据键值存储(例如 redis)编写预测的实现。

关于algorithm - 对 HTTP post 对象进行分类的最便宜的方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40275368/

algorithmHTTPclassfeatureweightgomachine-learningsvmtext-classification

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