一种基于TAN的文本分类方法

• 作者: 王志海 石洪波 黄厚宽
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 TAN 朴素贝叶斯 贝叶斯网 特征选择
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2003.01.014

摘要

提出了一种基于TAN模型的文本分类方法.朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法,但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系.TAN(Tree Augmented Naive Bayes)是综合了朴素贝叶斯的简易性以及贝叶斯网表示依赖关系的能力,其分类性能可与当前流行的一些分类器相竞争.介绍了TAN模型,将其引入到文本分类中,并用实验比较了朴素贝叶斯和TAN,实验结果表明:该方法具有较好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄厚宽	北方交通大学计算机与信息技术学院	45	1100	17.0	32.0
2	王志海	北方交通大学计算机与信息技术学院	5	26	3.0	5.0
3	石洪波	北方交通大学计算机与信息技术学院	3	37	3.0	3.0