如今，隨著人們對(duì)美麗的追求與日俱增，美容行業(yè)正快速發(fā)展，成為了一個(gè)蓬勃發(fā)展的市場。辦美容院已經(jīng)成為了許多人的創(chuàng)業(yè)選擇，但是要想在激烈的競爭中取得成功，就需要打造一個(gè)專業(yè)的美容品牌。
在辦美容院的起初階段，我們首先需要制定一個(gè)明確的經(jīng)營理念和定位。正如任何一家成功的企業(yè)一樣，美容院也需要有自己獨(dú)特的特色和優(yōu)勢(shì)，以吸引顧客并樹立品牌形象。因此，在制定經(jīng)營理念和定位時(shí)，我們需要明確美容院的目標(biāo)群體、核心服務(wù)、價(jià)值觀等方面的要素，以便在市場中形成差異化優(yōu)勢(shì)。
辦美容院要想成為一個(gè)專業(yè)的品牌，就需要建設(shè)一支專業(yè)的團(tuán)隊(duì)。優(yōu)秀的美容師和專業(yè)的服務(wù)人員是美容院的核心競爭力。因此，在人員招聘時(shí)，一定要注重人員素質(zhì)和專業(yè)技能的匹配。此外，還可以通過培訓(xùn)和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)來提升團(tuán)隊(duì)的整體素質(zhì)，讓他們能夠跟上行業(yè)的最新動(dòng)態(tài)和技術(shù)。
為了保證美容院的服務(wù)質(zhì)量，我們還可以考慮邀請(qǐng)一些權(quán)威機(jī)構(gòu)或?qū)＜襾磉M(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)和驗(yàn)收工作。這不僅可以提升美容院的技術(shù)水平，還能夠進(jìn)一步樹立專業(yè)形象，吸引更多的顧客。
為了讓更多的人了解和認(rèn)可美容院的品牌，我們需要制定有效的市場營銷策略。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，線上推廣是一種重要的渠道。建立一個(gè)專業(yè)的網(wǎng)站和社交媒體賬號(hào)，通過發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和分享專業(yè)知識(shí)，吸引潛在顧客的關(guān)注。同時(shí)，可以利用在線預(yù)約系統(tǒng)和優(yōu)惠活動(dòng)吸引更多的客戶。
此外，線下渠道的推廣也是不可忽視的。可以通過參加美容展覽、與合作伙伴合作舉辦活動(dòng)等方式增加品牌知名度。提供專業(yè)的服務(wù)和良好的顧客體驗(yàn)，還能夠通過口碑營銷將顧客變成品牌的宣傳大使。
在不斷變化的市場中，美容院需要保持敏銳的洞察力，及時(shí)把握消費(fèi)者的需求和市場趨勢(shì)。只有不斷創(chuàng)新，才能在市場競爭中立于不敗之地。
首先，我們需要不斷完善自己的產(chǎn)品線。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，美容行業(yè)的產(chǎn)品也在不斷更新?lián)Q代。我們需要關(guān)注最新的美容產(chǎn)品和技術(shù)，與時(shí)俱進(jìn)。同時(shí)，我們還可以與研發(fā)機(jī)構(gòu)或品牌合作，共同研發(fā)適合自己品牌定位和目標(biāo)顧客的獨(dú)特產(chǎn)品。
其次，技術(shù)的創(chuàng)新也是十分重要的。美容行業(yè)日新月異，不斷涌現(xiàn)出新的美容技術(shù)和療法。辦美容院需要積極追蹤和引進(jìn)這些新技術(shù)，并加以應(yīng)用。這不僅可以提升美容院的技術(shù)實(shí)力，還能夠吸引那些追求時(shí)尚和新潮的顧客。
顧客是美容院最重要的資產(chǎn)，建立良好的顧客關(guān)系和提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)是打造專業(yè)品牌的關(guān)鍵。為了與顧客建立更密切的聯(lián)系，我們可以通過積極回應(yīng)顧客的反饋意見和需求，持續(xù)改進(jìn)服務(wù)品質(zhì)。可以通過建立會(huì)員制度、定期推出優(yōu)惠活動(dòng)等方式，增加顧客的粘性。
此外，提供個(gè)性化的服務(wù)也是非常重要的。每個(gè)顧客都有不同的需求和喜好，我們可以根據(jù)顧客的特點(diǎn)和需求，提供定制化的服務(wù)方案和產(chǎn)品推薦。這樣不僅可以滿足顧客的個(gè)性化需求，還能夠增加顧客的滿意度和忠誠度。
辦美容院是一項(xiàng)需要綜合能力的創(chuàng)業(yè)選擇，而打造專業(yè)的美容品牌更是一項(xiàng)持續(xù)的努力和探索。通過制定明確的經(jīng)營理念和定位、建設(shè)專業(yè)團(tuán)隊(duì)、制定有效的市場營銷策略、產(chǎn)品與技術(shù)的創(chuàng)新以及優(yōu)質(zhì)顧客關(guān)系與服務(wù)，我們可以逐步打造出一個(gè)具有競爭力的美容品牌。相信在不斷努力下，你的美容院一定能在市場中脫穎而出。
明確結(jié)論：無法回答該問題，因?yàn)猷l(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院事業(yè)編制面試題的答案不是唯一的，每個(gè)題目的答案還要具體參考題目內(nèi)容及面試官的要求。解釋原因：面試題目的答案是根據(jù)具體情況而定的，有些題目是需要依據(jù)法律法規(guī)、政策等相關(guān)文件進(jìn)行回答的，有些題目則需要結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)、素質(zhì)等進(jìn)行回答。因此無法給出固定的答案。內(nèi)容延伸：但是，作為一個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院事業(yè)編制的面試考生，應(yīng)該具備相關(guān)的知識(shí)和技能，對(duì)于可能出現(xiàn)的問題，應(yīng)該提前準(zhǔn)備并思考如何回答。同時(shí)在面試中，要注重表現(xiàn)出自己的素質(zhì)和能力，如溝通能力、領(lǐng)導(dǎo)能力、創(chuàng)新精神等，以增加自己的競爭力。
醫(yī)院院辦是醫(yī)院的重要部門之一，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)醫(yī)院內(nèi)部各部門間的工作，保障醫(yī)院的正常運(yùn)行和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下是醫(yī)院院辦工作職責(zé)的主要內(nèi)容：
醫(yī)院院辦負(fù)責(zé)起草醫(yī)院內(nèi)部管理制度，并確保各部門按照規(guī)定執(zhí)行。包括醫(yī)院各項(xiàng)規(guī)章制度的修訂、更新，以及對(duì)新規(guī)定的推廣和培訓(xùn)工作。
院辦扮演著醫(yī)院內(nèi)部溝通的橋梁作用，協(xié)調(diào)醫(yī)院內(nèi)各部門間的工作，保持各部門的協(xié)調(diào)一致，確保醫(yī)院整體運(yùn)行效率。
面對(duì)醫(yī)院內(nèi)部糾紛或患者投訴，院辦需要及時(shí)介入解決，并協(xié)調(diào)相關(guān)部門一起處理，保障醫(yī)院內(nèi)部和諧穩(wěn)定。
在醫(yī)院內(nèi)部重大事務(wù)或決策中，院辦需要發(fā)揮重要作用，參與決策過程，提供專業(yè)意見，確保決策的合理性和可行性。
負(fù)責(zé)督促醫(yī)院內(nèi)部各部門按照規(guī)定履行職責(zé)，確保工作任務(wù)按時(shí)完成，服務(wù)質(zhì)量得到保障，提升醫(yī)院整體運(yùn)行水平。
醫(yī)院的正常運(yùn)轉(zhuǎn)和服務(wù)質(zhì)量直接關(guān)系到患者的生命健康，院辦作為醫(yī)院的重要職能部門，承擔(dān)著協(xié)調(diào)管理工作的重要責(zé)任。只有院辦精心組織、協(xié)調(diào)各方工作，醫(yī)院才能更好地為患者提供優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。
如果在數(shù)學(xué)面試中遇到不會(huì)的題目，首先不要驚慌失措。可以試著理解題目，思考問題的本質(zhì)和解決方法。如果還是無法解決，可以向面試官提出疑問，請(qǐng)求解釋或提示。此外，可以講述自己的思考過程，展示自己的分析能力和邏輯思維能力。
最后，如果實(shí)在無法解決，也不必過于自責(zé)，畢竟數(shù)學(xué)是需要不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐的。
“院辦”是指學(xué)院辦公室，也可以叫做行政辦。
主要工作職責(zé)和內(nèi)容是：學(xué)院辦公室是學(xué)院綜合辦事機(jī)構(gòu)，在院長、書記的領(lǐng)導(dǎo)下管理學(xué)院的行政、黨務(wù)、教學(xué)和科研等各項(xiàng)事務(wù)。工作宗旨是當(dāng)好學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的參謀和助手，為學(xué)院決策提供服務(wù)，全心全意為全院師生服務(wù)。學(xué)院辦公室的基本職責(zé)是綜合處理學(xué)院黨政工作的日常事務(wù)，做好信息溝通、信訪接待、綜合統(tǒng)計(jì)、對(duì)外聯(lián)絡(luò)、重要活動(dòng)組織、綜合管理服務(wù)和領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他工作。
如何辦家庭美容院
家庭美容對(duì)于很多人來說是一項(xiàng)非常有吸引力的業(yè)務(wù)。它不僅能為您帶來額外的收入，還能讓您與家人共同經(jīng)營一個(gè)小型企業(yè)。如果您對(duì)美容行業(yè)感興趣，并且想要在舒適的家庭環(huán)境下開展業(yè)務(wù)，那么辦一家家庭美容院可能正是您需要的。
在決定辦一家家庭美容院之前，您需要先研究市場需求和競爭情況。了解您所在地區(qū)的美容行業(yè)市場規(guī)模、目標(biāo)客戶群體以及競爭對(duì)手是非常重要的。
通過進(jìn)行市場調(diào)查和競爭分析，您可以確定哪些美容服務(wù)在您的目標(biāo)市場有較高的需求，以及如何通過不同的定位來區(qū)別于競爭對(duì)手。這將幫助您制定出有效的市場推廣策略和服務(wù)定價(jià)。
選擇一個(gè)合適的場地是辦家庭美容院的重要一步。您可以將一部分家庭空間用作美容室，以節(jié)省租金和裝修成本。確保美容室有足夠的空間容納您需要的設(shè)備和工具，同時(shí)也要考慮到您客戶的舒適度。
對(duì)于設(shè)備和工具的選擇，您需要根據(jù)您提供的美容服務(wù)來決定。常見的設(shè)備包括美容床、電動(dòng)美容儀器、護(hù)膚產(chǎn)品等。購買時(shí)要選擇質(zhì)量可靠，價(jià)格合理的產(chǎn)品。
如果您計(jì)劃提供多項(xiàng)美容服務(wù)，那么您可能需要雇傭一些專業(yè)的美容師來幫助您。確保您的員工具備相關(guān)資質(zhì)和技能，可以為客戶提供高質(zhì)量的服務(wù)。
此外，您也可以通過培訓(xùn)提高自己的美容技能，以便更好地理解和監(jiān)督員工的工作。持續(xù)的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)對(duì)于提升服務(wù)質(zhì)量和保持競爭力非常重要。
成功經(jīng)營一家家庭美容院需要有一個(gè)有效的營銷計(jì)劃。您可以通過以下方式宣傳和推廣您的美容院：
定期評(píng)估和調(diào)整營銷計(jì)劃，根據(jù)市場反饋和客戶需求做出相應(yīng)的改進(jìn)。
家庭美容院之所以能夠生存和發(fā)展，關(guān)鍵在于提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。與競爭對(duì)手相比，您可以通過以下方面來提升您的服務(wù)品質(zhì)：
只有給客戶留下良好的印象和體驗(yàn)，才能夠獲得口碑傳播和持續(xù)的客戶支持。
辦一家家庭美容院是一項(xiàng)有挑戰(zhàn)性但也非常有收獲的事業(yè)。通過研究市場、選擇合適的場地與設(shè)備，培訓(xùn)和招聘員工，制定營銷計(jì)劃以及提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，您可以打造一家成功的家庭美容院。積極面對(duì)挑戰(zhàn)，勇于創(chuàng)新，相信您將能夠在美容行業(yè)取得巨大的成功。
首先你回答，遇到這種情況你得保持鎮(zhèn)定和冷靜的心態(tài)。
第二就是馬上趕赴現(xiàn)場。
第三，去到現(xiàn)場后要了解情況，自己假設(shè)一下多種情況出現(xiàn)的原因，針對(duì)具體原因做出具體的方案措施。
第四，如果你實(shí)在沒有辦法處理，就打電話向領(lǐng)導(dǎo)報(bào)告，請(qǐng)求有經(jīng)驗(yàn)的同事援助。最后，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，并向領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)事情的處理結(jié)果。
稍微思考個(gè)三五秒，微笑下，如果涉及專業(yè)知識(shí)面的，你可以繞個(gè)圈子再把他問的你的話簡單復(fù)述一次，然后再加上內(nèi)容也是可以的，如果其他方面的你可以直接坦白說，你不太明白，能回答盡量回答，在乎的是你的態(tài)度和誠實(shí)，所以老老實(shí)實(shí)的說，你不太明白或者爽快干脆的，反而能夠給他留下好印象。
可以委婉的說，因?yàn)樽约翰荒茱嬀疲菀走^敏
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
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(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)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(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(shù)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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)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(shù)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(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(shù)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("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)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(shù)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(zhuǎn)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(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)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(xùn)練模型失敗！");
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(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
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(shí)表示總文檔數(shù)
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());
}
}
