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便民服務口號

時間：2025-05-11 05:43 人氣：0 編輯：招聘街

一、便民服務口號

便民服務口號

在當代社會，便捷、高效的公共服務已經成為人們生活的重要組成部分。越來越多的人們追求便民服務，而政府和企業(yè)也應該積極響應這一需求，提供更加便利的服務。本文將介紹一些關于便民服務的口號，以期激發(fā)社會各界共同努力，倡導便民服務。

便民服務，方便您我他

作為一個現代化社會的重要標志，便民服務不僅僅是政府和企業(yè)應盡的責任，更是對公民權益的尊重和保障。我們應該以人為本，以大眾需求為導向，不斷改進和創(chuàng)新便民服務。無論是減少辦事流程，提高辦事效率，還是加強與市民之間的互動溝通，都是我們提供便民服務的目標。

便民服務不僅僅是政府機構的責任，企業(yè)對員工、顧客的便利程度也應該成為衡量其服務質量的重要指標。一家真正關注顧客需求的企業(yè)，一定會提供更加便捷高效的服務，從而贏得顧客的認同和支持。通過提供便民服務，企業(yè)不僅能提升其社會形象，還能擴大市場份額，增加競爭優(yōu)勢。

便民服務，讓生活更美好

便民服務不僅僅是提高生活效率，更是改善居民生活質量的重要手段。通過提供更加便捷快速的服務，我們可以減少排隊時間、優(yōu)化辦事流程、縮短辦事周期，極大地提升了人們的生活品質。

便民服務的核心在于“便捷”。政府機構和企事業(yè)單位應該設身處地為市民、顧客著想，不斷優(yōu)化服務設施和流程。通過引入先進的技術手段，如自助服務設備、在線辦事平臺等，我們可以實現隨時隨地辦理事務，節(jié)約時間和人力資源成本。這不僅提高了服務質量，還方便了大眾的日常生活。

同時，我們也應該倡導“服務至上”的理念，通過培養(yǎng)服務意識和提升服務素質，來提高服務態(tài)度和服務質量。只有真心關注顧客需求，才能真正提供便民服務。

共建共享，共創(chuàng)便民服務

便民服務需要全社會的共同努力和參與。政府、企事業(yè)單位、社會組織以及個人，都應該共同為提供便民服務貢獻力量。

政府應該積極引導和推動便民服務的發(fā)展，加強政策支持和監(jiān)管，提供良好的服務環(huán)境。同時，政府還應該加強與企業(yè)之間的合作，共同探索創(chuàng)新便民服務模式，共建共享的社會服務體系。

企事業(yè)單位作為社會的重要組成部分，應該充分承擔起社會責任，提供高質量的便民服務。通過注重服務細節(jié)、強化服務意識，企業(yè)可以不斷提升服務質量和水平，滿足廣大人民群眾的需求。

社會組織可以發(fā)揮其獨特的優(yōu)勢和作用，參與到便民服務的建設中來。通過組織志愿者、開展公益活動、提供社會服務，社會組織可以為更多人提供便利和幫助。

每個人都是便民服務的受益者，也是其建設的參與者。只有我們每個人都積極參與和努力，才能共同打造一個更加便利、高效的社會服務環(huán)境。

結語

便民服務是我們共同的需求，也是我們共同的責任。政府和企業(yè)應該站在市民和顧客的角度，傾聽并滿足他們的需求。我們需要不斷創(chuàng)新和改進，提供更好的服務，讓大家的生活更加便利和美好。

二、便民服務理念

便民服務理念是現代社會經濟發(fā)展的重要組成部分。隨著人們生活水平的提高和社會快速變革的趨勢，便民服務理念在社區(qū)、城市甚至全國范圍內扮演著至關重要的角色。在這個以用戶為中心的時代，提供便捷、高效、溫暖的服務已成為各個行業(yè)的共同追求。

什么是便民服務理念?

便民服務理念是指企業(yè)、政府或組織在提供服務時，以滿足用戶需求、解決用戶問題為出發(fā)點和目標，努力提供更便捷、高效、周到的服務。便民服務理念強調服務的質量和用戶體驗，注重服務的個性化、定制化和差異化。

便民服務理念的出現與現代社會經濟的發(fā)展密不可分。隨著科技的不斷進步和信息的快速傳播，用戶對于服務的期望也越來越高。相對于傳統服務模式，便民服務理念更加注重用戶感受，通過創(chuàng)新和改進，提供更加便捷、高效的服務體驗。

便民服務理念的重要性

便民服務理念的重要性主要體現在以下幾個方面：

• 滿足用戶需求：便民服務理念以用戶需求為導向，通過深入了解用戶的需求和痛點，提供有針對性的解決方案。
• 提升用戶體驗：便民服務理念注重用戶體驗，通過簡化流程、提高效率和關注細節(jié)，讓用戶感受到更加周到和貼心的服務。
• 增強服務競爭力：便民服務理念是企業(yè)和組織提升競爭力的重要手段之一。優(yōu)質的服務體驗能夠樹立良好的品牌形象，吸引更多用戶和客戶。
• 促進社會進步：便民服務理念的普及和應用能夠促進社會的發(fā)展和進步。通過提供便捷服務，解決民生問題，改善社會的生活質量。

如何實施便民服務?

實施便民服務需要從多個方面入手，包括以下幾個方面：

• 深入了解用戶需求：通過市場調研和用戶反饋等方式，深入了解用戶的需求和痛點。只有了解用戶的真實需求，才能提供符合用戶期望的便民服務。
• 優(yōu)化服務流程：對現有的服務流程進行分析和優(yōu)化，消除繁瑣、低效的環(huán)節(jié)，提高服務的速度和效率。
• 引入科技手段：通過引入先進的科技手段，如人工智能、大數據分析等，實現服務的智能化和自動化，提高服務的便捷性和效果。
• 加強員工培訓：培訓員工具備良好的服務意識和溝通能力，提高服務質量和用戶體驗。
• 持續(xù)改進和創(chuàng)新：便民服務理念需要與時俱進，不斷進行改進和創(chuàng)新。借鑒其他行業(yè)的成功案例，采納新技術和新思路，提高服務水平。

總之，便民服務理念是企業(yè)、政府和組織提供服務的重要指導原則。通過貫徹便民服務理念，能夠滿足用戶需求，提升用戶體驗，增強服務競爭力，促進社會進步。

三、智慧城市便民服務

智慧城市便民服務一直是城市發(fā)展中備受關注的重要領域。隨著科技的不斷進步和智能化技術的走向成熟，智慧城市便民服務的概念愈發(fā)深入人心，也為城市居民的生活帶來了諸多便利。

智慧城市便民服務的定義

智慧城市便民服務是指利用信息技術、互聯網和大數據等現代科技手段，為城市的居民提供更加智能化、高效率和便利的公共服務。這些服務涵蓋了交通出行、教育醫(yī)療、公共安全、環(huán)境保護等多個方面，旨在提升城市的管理水平、改善居民生活質量。

智慧城市便民服務的特點

• 智能化：利用人工智能、物聯網等技術手段，實現智能化的服務管理。
• 高效率：優(yōu)化流程、提升效率，讓居民享受更快捷的服務。
• 便利性：通過移動互聯網等渠道，將服務延伸到居民身邊，實現便捷使用。

智慧城市便民服務的應用

智慧城市便民服務在各個方面都有著廣泛的應用。在交通出行方面，智能公交、智能停車系統等為居民出行提供了更多選擇和便利；在教育醫(yī)療領域，遠程醫(yī)療、在線教育等服務讓居民足不出戶即可享受優(yōu)質服務；在公共安全和環(huán)境保護方面，智能監(jiān)控系統、智慧環(huán)保設施等提升了城市管理的效率和水平。

智慧城市便民服務的優(yōu)勢

• 提升城市形象：智慧城市便民服務體現了城市的現代化管理水平，提升了城市形象和吸引力。
• 提高居民生活質量：智慧城市便民服務讓居民享受到更便捷、高效的生活方式，提高了生活質量。
• 促進經濟發(fā)展：智慧城市便民服務的建設推動了科技產業(yè)的發(fā)展，促進了經濟的繁榮。

智慧城市便民服務的挑戰(zhàn)

雖然智慧城市便民服務有諸多優(yōu)勢，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。信息安全、隱私保護、數據共享等問題是亟待解決的難題；城市基礎設施建設、管理成本等也是制約發(fā)展的因素。

智慧城市便民服務的未來

隨著科技的不斷發(fā)展和智能化技術的不斷成熟，智慧城市便民服務將會迎來更加廣闊的發(fā)展空間。未來，智慧城市便民服務將更加智能化、個性化，為居民創(chuàng)造更加便利、舒適的生活環(huán)境。

四、便民服務文案？

1、服務人民，奉獻社會，傳承文明

2、樹文明新風，展中心風采

3、創(chuàng)文明行業(yè)，建滿意窗口

4、講文明、樹新風，立足本職做奉獻

5、加強職業(yè)道德建設，提高優(yōu)質服務水平

6、塑窗口形象，展行業(yè)新風

7、講職業(yè)道德，建誠信窗口，創(chuàng)文明行業(yè)

8、微笑是我們的語言，文明是我們的信念

9、服務優(yōu)質，環(huán)境優(yōu)美，秩序優(yōu)良

五、便民服務方法？

便民服務 是指以為民，便民為服務宗旨，為人民提供充值話費，公用電話，日常生活用品，學生文具用品，小食品，應有盡有。條件可以的情況下，水電堞氣供暖費代收，網購服務，電子機票，火車票等等一類的，即方便了群眾所需，又能賺的零花錢，兩全其美 。

六、便民服務店名？

店名：微利便民店

釋義：把自己的親民形象直觀地表現出來，不玩文字游戲，能夠迅速獲得家庭主婦的親賴。

店名：福緣旺便利店

釋義：福氣旺旺，人緣旺旺，每一天都要福緣旺旺。

店名：千惠

釋義：千為貨品多種多樣，種類豐富?；轂閮r格實惠、便宜，適宜各類人群購買。

店名：嘉佳友

釋義：意為家家有，大家都有需要的便利店。

店名：樂萬家

釋義：就是能夠服務周邊的人群，方便大家，讓大家開開心心的購買需要的物品，名字通俗易懂。

慧美樂：價格優(yōu)惠，貨物豐美，讓人們體驗快樂的意思。

佳和：突出便利店商品品質佳，服務好，并能突出和氣生財，財源滾滾。

七、便民服務站的便民服務有哪些？

便民服務很豐富，主要有社區(qū)勞動就業(yè)社會保障服務，人力資源動態(tài)管理，開發(fā)社區(qū)就業(yè)崗位，辦理就業(yè)失業(yè)登記，引導失業(yè)人員自謀職業(yè)和自主創(chuàng)業(yè)，受理靈活就業(yè)人員社保補貼申請。

社區(qū)社會救助服務，協助有關部門落實政策，建設居家養(yǎng)老服務平臺，提供社會化養(yǎng)老服務等。

八、智慧城市便民服務亭

智慧城市便民服務亭作為智慧城市建設的重要組成部分，旨在為市民提供更便捷、高效的服務體驗。隨著科技的不斷發(fā)展，智慧城市便民服務亭在提升城市管理水平、優(yōu)化城市生活環(huán)境等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

智慧城市便民服務亭的功能特點

智慧城市便民服務亭具有多項便民功能，包括但不限于公共信息查詢、公共服務辦理、城市導航查詢、智能充電等服務。通過數字化、智能化的方式，市民可以隨時隨地享受到便捷的服務。

• 提供智能公共信息查詢服務，包括交通信息、天氣情況、城市新聞等；
• 支持公共服務辦理，如繳費、辦證等業(yè)務；
• 提供城市導航查詢功能，幫助市民更快捷地到達目的地；
• 支持智能充電功能，為市民的智能設備提供充電便利。

通過這些功能，智慧城市便民服務亭為市民提供了更加便捷、高效的服務體驗，極大地提升了城市的智能化水平。

智慧城市便民服務亭的應用場景

智慧城市便民服務亭廣泛應用于城市的各個場景，包括但不限于社區(qū)、街道、公園、商業(yè)中心等地方。通過將便民服務亭布置在這些場景中，可以更好地為市民提供服務支持。

在社區(qū)中，智慧城市便民服務亭可作為社區(qū)服務站點，為居民提供便捷的生活服務；在街道上，便民服務亭可以提供交通信息、旅游服務等；在公園中，便民服務亭可以為游客提供導覽服務；在商業(yè)中心，便民服務亭可以為購物者提供購物指南、優(yōu)惠信息等服務。

通過在不同的場景中應用智慧城市便民服務亭，可以更好地滿足市民的多樣化需求，提升城市的便民服務水平。

智慧城市便民服務亭的未來發(fā)展趨勢

隨著科技的不斷創(chuàng)新和城市智能化建設的深入推進，智慧城市便民服務亭的未來發(fā)展存在著許多潛力和機遇。

未來，智慧城市便民服務亭有望在以下方面實現更加全面的發(fā)展：

• 智能化升級：通過人工智能、大數據等技術的應用，使便民服務亭具備更加智能、個性化的服務能力；
• 多元化應用：拓展便民服務亭的應用領域，覆蓋更多城市場景，滿足市民多樣化需求；
• 生態(tài)環(huán)保：智慧城市便民服務亭可通過節(jié)能減排、智能管理等方式，實現生態(tài)環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展。

通過不斷創(chuàng)新和發(fā)展，智慧城市便民服務亭將更好地為城市居民提供便捷、高效的服務支持，推動智慧城市建設向著更加智能化、便民化的方向發(fā)展。

九、便民服務站可以為提供哪些便民服務？

便利店目前分散在居民以及城鎮(zhèn)的各個角落，其出現也是由于為了更好的服務人群，便利店的存在，應用而生的還帶動了其他一些便民服務，這些便民服務都可以通過便利店收銀系統來實現添加管理。

例如，以思迅天店便利店收銀系統來說：

便利店可以通過收銀系統的客戶端操作的，即在收銀界面新增當中，添加自己所需要的便民服務，如收發(fā)快遞、打印服務、家政服務、代繳各種費用等。添加完之后，就可以進行收費操作了。

十、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現；于是想根據示例的流程實現其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數據：

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

檢測數據：

sunny，hot，high，weak

結果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現分類。

基本思想：

1. 構造分類數據。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

接下來貼下我的代碼實現=》

1. 構造分類數據：

在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數據傳到hdfs上面。

數據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數據轉換成vector數據。

4. 分類器對vector數據進行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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";

/*

* 測試代碼

*/

public static void main(String[] args) {

//將訓練數據轉換成 vector數據

makeTrainVector();

//產生訓練模型

makeModel(false);

//測試檢測數據

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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參數是，是否遞歸刪除的意思

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??！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉換成向量文件

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參數是，是否遞歸刪除的意思

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("序列化文件轉換成向量失敗！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數據轉換成序列化文件

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參數是，是否遞歸刪除的意思

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??！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉換成向量文件

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參數是，是否遞歸刪除的意思

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("序列化文件轉換成向量失敗！");

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參數是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數是，是否遞歸刪除的意思

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("生成訓練模型失??！");

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("檢測數據構造成vectors初始化時報錯。。。。");

System.exit(4);

}

}

/**

* 加載字典文件，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;

}

/**

* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時表示總文檔數

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);

}

// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());

}

}

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