近年来，我国房地产市场一直被人们关注，其中一大问题就是部分城市的房价过高。这个问题不仅仅关乎个人的购房权益，也涉及到城市的可持续发展和社会稳定。今天我将从多个角度分析我国房价过高的城市问题，并探讨其中的原因和解决办法。
房价过高的城市大多是我国的一线城市和部分发达的二线城市，这些城市在经济发展上相较其他地区拥有明显优势。一线城市如北京、上海、深圳等，拥有强大的经济实力和国际影响力，吸引了大量人才和资金涌入，房价自然水涨船高。而部分二线城市如杭州、南京、成都等，在近年来快速发展的过程中，也面临着供需失衡、房价上涨的问题。
城市经济发展不均衡是我国房价过高的城市问题的重要原因之一。一线城市的发展优势导致了热门城市资源的过度集中，人们纷纷涌向这些城市，使得购房需求猛增，房价自然水涨船高。同时，一线城市对外开放和产业结构的优势也使其成为了各类投资资金的热点，房地产市场成为了投资者追逐的对象。这些因素共同作用下，导致了房价上涨的现象。
我国的城市土地供应严重不足，这也是导致房价过高的一个重要原因。土地的稀缺性使得地方政府积极将土地用于出让，地价居高不下。房地产开发商需要购买土地用于房屋开发，由于土地供应有限，价格上涨势在必行。这使得开发商为了保证项目的盈利，只能将成本转嫁给购房者，进而推高了房价。
与土地供应紧缺相伴随的是资金需求的高涨。由于房地产市场的巨大利润和投资价值，各类资金纷纷涌入其中。这些资金的涌入，使得购房者的购买能力进一步提升，供需关系进一步恶化，房价也得到推高。
在房价过高的城市问题上，政策限制一直是一个关键因素。尽管中央和地方政府都出台了一系列调控政策，但这些政策在实施的过程中存在一定的弊端和不足。一些政策并没有从根本上解决问题，只是一味地采取限价、限购、限贷等手段，短期内可能起到了一定抑制作用，但无法从根本上解决供需失衡的问题。
此外，一些部分产业政策以及资金流动方面的限制也为房价上涨提供了条件。例如，部分城市过分依赖房地产作为经济增长的主要引擎，房地产业的繁荣与城市经济息息相关。这使得地方政府在调控房地产市场时往往力不从心，缺乏真正从根本上解决房价过高问题的举措。
房价过高的城市通常也是人口聚集和就业机会众多的城市。人们涌向这些城市是为了追求更好的发展机会和生活条件，这使得供不应求的状态更加明显。城市人口的快速增长导致了房屋需求的大幅上升，而供应方面的滞后则使得市场供需矛盾尖锐化。
同时，一线城市和部分二线城市的经济活力和就业机会也是吸引人们涌入的重要原因。这些城市拥有更多的高薪岗位和创业机会，各行各业的人才都希望在这些城市实现更好的发展。而这种人口的聚集又进一步推高了房价。
要解决我国房价过高的城市问题，需要从多个方面入手。首先，要加大对二线城市和中小城市的支持力度，促进区域发展平衡。在引导人才和资金流向方面，可以制定相关政策，鼓励企业、创业者在这些城市投资和发展，缓解一线城市的压力。
其次，要加快土地供应和整备，通过多种渠道增加土地资源，降低土地成本。此外，要加强土地使用管理，避免恶意囤积和浪费，提高土地的利用率。
在政策限制方面，需要精准施策，根据城市特点和实际需求，制定针对性的调控政策。不仅要限制投机和炒房行为，更要关注普通购房者的刚性需求，确保他们的购房权益。政府还可以通过推进房地产税法的制定和实施，进一步促进市场稳定和公平。
最后，要加强城市规划和建设，提高城市的整体质量和功能。完善城市基础设施和公共服务，加大城市更新和改造力度，提升居民的生活品质。只有通过全面推进城市发展，才能更好地解决房价过高的问题。
房价过高的城市问题是一个复杂的社会经济问题，需要多方共同努力才能解决。政府要加强宏观调控，确保市场的稳定和公平，同时要加大对区域发展的支持力度。房地产开发商和投资者也要理性投资，避免过度投机，共同维护市场的健康发展。对于购房者而言，要理性购房，避免盲目跟风，确保自身利益。
房价过高一直是社会关注的热点问题之一，它涉及到人民的住房需求、经济发展和社会稳定等方面。然而，对于如何看待房价过高问题，人们的观点千差万别。本文将从社会、经济和个人的角度，探讨如何理性地看待房价过高问题。
从社会角度来看，房价过高对于社会稳定和社会公平都有一定的影响。首先，房价高昂使得普通百姓难以承受，加剧了贫富差距，社会阶层之间的差距也因此加大。这对于维护社会公平是不利的。
其次，房价过高会导致流动人口难以在城市落户，增加了社会流动成本，不利于人才的流动和经济的发展。对于一个国家和城市的可持续发展来说，保持人口流动是至关重要的。而高房价则限制了人们的选择和机会。
从经济角度来看，房价过高对于经济的稳定和发展也带来了一定的挑战。首先，高房价加大了居民的住房负担，导致消费能力下降。这对于经济的内需和消费升级是不利的，对于经济增长也会带来负面影响。
其次，高房价会导致投资产业化倾向，即普通百姓将更多的资金投入到房地产市场，而非实体经济。这势必会造成资源的不合理配置，制约了经济结构的升级和转型。
从个人角度来看，房价过高无疑给了购房者巨大的压力和负担。在中国的一线城市，购房已经成为了许多年轻人最大的压力之一。高房价意味着需要支付更高的首付款和贷款利息，给人们的生活带来了不小的压力。
此外，高房价也使得一些人陷入了投机的陷阱。过高的房价诱使一些人将资金投入到房地产市场，希望通过炒房获取高额回报。然而，这种投机行为势必会带来金融风险和社会不稳定。
面对房价过高问题，我们应当以理性的态度看待，从多个角度综合考虑。首先，政府应加大住房供应，通过大力推动公共租赁住房的建设，提高住房的保障水平，减轻居民的住房负担。
其次，需要加强房地产市场监管，严厉打击投机炒房行为，防止房价的过度波动。同时，加强土地供应和土地利用效率，推动房地产市场的健康发展。
此外，我们也应提倡理性消费观念，不要过度追求购房，给自己和家庭带来沉重的负担。购房不是人生的全部，理性投资和多元化的理财方式同样重要。
总之，解决房价过高问题需要政府、社会和个人的共同努力。只有通过合理的政策引导、健全的市场机制和理性的个人行为，才能实现房价的稳定和社会的可持续发展。
房价有世界通用的评估标准，就是结合当地的人均收入来评估。大部分普通城市的普通住宅均价大约等于当地的月平均工资，如果超过这个标准就是属于高估。
比国内的普通二线以下城市来说，普通住宅的合理水平约等于当地月平均工资。普通二线以下城市的高档住宅合理价位在当地的两倍到三倍月平均工资。二线以上城市以不超过两个月当地平均工资为合理价位，高档住宅不超过三倍，顶级豪宅不超过五倍月平均工资。一旦超过这个标准就属于高估，最终市场价格会跌向这个水平。
谈谈房价过高，国家对此采取的政策
近年来，随着城市化进程的加速和人口的集中，房地产市场一直保持着高速发展。然而，与此同时，房价也一路攀升，给普通百姓带来了很大的负担。房价过高已成为社会各界共同关注的焦点问题。
造成房价过高的原因有多方面的因素，包括城市土地资源的稀缺性、供需失衡、投机炒房行为的盛行等。比如，在一线城市，房价一度高企，许多年轻人难以承受高昂的房贷压力，甚至难以拥有一套自己的住房。这也导致了一些社会问题的出现，如大量人口流动、社会矛盾的加剧等。
面对房价过高的问题，国家政府采取了一系列的政策措施，旨在调控房地产市场，保障人民的基本居住需求，维护社会稳定。
国家政府通过土地供应、信贷政策、税收政策等多方面手段，试图抑制房价过高的势头。首先，加大土地供应，增加商品房的供应量，以平衡市场需求。其次，加强银行贷款审查，限制投资投机性购房行为，遏制短期内房价的快速上涨。同时，通过调整房产税、个税等税收政策，增加购房成本，从而减少购房投资的热情。
为解决普通百姓购房难的问题，国家政府出台了一系列的住房保障政策。其中，包括廉租房、公租房、保障性住房等，旨在提供价格相对较低的住房资源，帮助困难群体解决住房问题。此外，国家还鼓励发展租赁市场，提供灵活的租房选择，满足不同人群的住房需求。
为了解决城市人口过于集中的问题，国家政府积极推行城乡互动政策。这一政策鼓励发展中小城市和农村地区，提供良好的就业和发展环境，以吸引人口向城市以外的地方流动。这种人口的分散流动，可以缓解一线城市的压力，减轻房价过高的问题。
国家政府采取的政策措施，在一定程度上有效降低了房价过高的压力，缓解了普通百姓的购房负担。随着各项政策的不断完善和执行，希望能够实现房地产市场的稳定健康发展。
然而，要解决房价过高的问题并非易事，需要综合运用经济、政策、市场等多种手段。未来，国家政府还需进一步完善相关政策，加强监管力度，遏制投机炒房行为，加大对住房保障的支持力度，从而实现房价的稳定与良性发展。
总之，谈及房价过高与国家政府的政策应对，是一个复杂而严峻的社会问题。需要各方共同努力，政府、企业、个人等共同发挥作用，促进房地产市场的平稳发展，为人民提供更好的居住环境。
台州是浙江省的一个小城市，近年来却成为了房地产市场的热门地区。许多人对台州的房价涨幅感到震惊，并质疑台州房价是否存在泡沫。那么，台州房价泡沫到底是真的还是假的呢？本文将揭秘台州楼市价格过高的真相。
台州作为一个发展迅速的城市，吸引了大量外来人口的涌入，导致房屋需求量增加。然而，由于土地供应量不足以满足市场需求，房价水涨船高。此外，随着经济的发展和人口的集聚，台州对高品质住房的需求也逐渐增加，这进一步推高了房价。
近年来，许多投资者将目光投向了房地产市场，视其为获取高回报的途径。这种投资炒房行为不仅加剧了市场的投机氛围，也为房价泡沫的形成提供了土壤。投资者追逐高收益，推高了房屋价格，进一步刺激了房地产市场的供求关系失衡。
地方政府的政策导向也是影响台州房价的一个重要因素。有些地方政府鼓励楼市繁荣，希望通过提高房地产投资来推动经济发展。这使得地方政府不愿意过多干预楼市，也放松了对房地产开发商的审查。这种政策导向导致了房价的不断上涨，形成了泡沫。
另外，资金驱动下的炒房热也是台州房价泡沫的原因之一。随着银行信贷政策的宽松和货币流动性的增加，购房人通过贷款购房的比例也越来越高。这使得市场上的购房者增加，进而推高了房价。与此同时，一些投机者也加入到炒房行列中，进一步加剧了房地产市场的供需紧张局势。
台州房价泡沫是由市场供需矛盾、投资炒房、地方政府政策导向和资金驱动等多重因素共同作用下形成的。尽管房价大幅上涨，但投资者和购房者仍然需要理性对待房地产市场，避免过度投资和风险扩大。同时，相关部门也应加强监管，加大对房地产市场的调控力度，避免房价泡沫过度膨胀，确保市场的健康发展。
近年来，深圳的房价一直居高不下，让很多人望而却步。然而，虽然整体房价高涨，但深圳仍然存在一些地方的房价相对较低，为购房者提供了一些可选的便宜住房。
宝安区位于深圳市西部，是深圳的重要发展区域之一。相对于深圳市区的高房价，宝安区的房价相对较低。特别是宝安中心区域和福永、松岗等镇，价格更加亲民，适合普通购房者选择。
盐田区位于深圳市东部，是深圳的沿海区域。由于远离市区，盐田区的房价一直相对较低。此外，盐田区的发展潜力较大，未来可能有更多的配套设施建设，对投资者而言具有潜力。因此，盐田区也成为了购房者寻找低价房子的一个热点区域。
龙岗区位于深圳市东北部，是深圳的新兴区域之一。由于地理位置相对偏远，龙岗区的房价相对较低。近年来，龙岗区的发展速度迅猛，吸引了不少购房者的关注。在龙岗区的宝龙、龙岗中心城、平湖等地区，可以找到相对便宜的房源。
光明新区是深圳市规划中的新区，位于深圳市宝安区与龙岗区交界处。由于尚处于发展初期，光明新区的房价相对较低。随着区域基础设施的不断完善和发展，光明新区的房价有望逐渐上涨。现在是购房者寻找低价房子的好时机。
虽然深圳整体房价高企，但在上述地区仍然可以找到相对较低的房源。购房者可以根据自己的需求和预算，在这些地方寻找到心仪的住房。需要注意的是，房价可能会受到地区发展、基础设施等因素的影响，购房者在做决策时应理性分析。祝大家能找到理想的住房！感谢您的阅读。
在当前的房地产市场中，买房成为了大多数人生活规划中的重要一环。然而，不少购房者却常常面临一个共同的难题：买房子买贵了。本文将深入探讨这个问题，并为您提供一些建议，帮助您避免房价过高的陷阱。
首先，我们需要了解导致房价过高的一些原因。其中包括：
在购房过程中，采取以下一些方法可以帮助您避免买房子买贵：
购房不仅是一次重大的消费行为，也是一项投资。尽管无法完全预测未来的房地产市场，但通过监测市场动向，您可以抓住合适的时机进行购房。例如，当市场供应充足、房价处于相对低位时，可以考虑入手。
买房子买贵了确实是一个常见的问题，但通过了解市场、合理预算、多方比较、咨询专家和审慎贷款，您可以更好地避免这个陷阱。同时，监测市场，抓住合适的时机也是一个重要的策略。希望本文的内容对您有所帮助，感谢您的阅读！
中国房价过高的根本原因是多方面的，以下是一些可能的原因：
1. 城市化进程加速：随着城市化进程的加速，越来越多的人涌入城市，导致城市人口密度增加，房地产需求量增大，从而推高了房价。
2. 土地供应不足：中国的土地供应主要由政府掌控，政府对土地的供应和管理有自己的节奏，有时候土地供应不足，从而推高了房价。
3. 投资需求：由于中国的金融市场不够成熟，股市长期徘徊不前，许多人将房地产作为一种投资手段，导致房地产需求量增加，从而推高了房价。
4. 政策扶持：中国过去长期以来一直将房地产作为经济发展的一个重要支柱，通过各种政策扶持房地产市场，从而推高了房价。
5. 垄断行业：中国的房地产开发商大多数是区域性垄断行业，少数大型开发商掌握了市场的主导地位，通过垄断市场来推高房价。
需要注意的是，房价过高的原因是多方面的，不同地区和不同时间段的原因也可能不同。因此，解决房价过高的问题需要从多个方面入手，包括土地供应、金融市场改革、政策调整等。
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());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
