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摘要:
研究了典型的特征加权方法,分析了词频权重以及tf*idf权重等特征加权方法在表现特征重要性上的不足,提出了一种新的特征权重计算方法tf*idf*cf.该方法综合考虑了特征频率、文档频率以及特征类别信息,更为全面准确地描述了特征在文本中的重要程度.实验结果表明,该方法可以有效地改善分类性能.
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文献信息
篇名 一种有效的特征权重计算方法
来源期刊 郑州大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 文本分类 向量空间模型 特征权重
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 48-51
页数 4页 分类号 TP181
字数 2989字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 耿国华 西北大学可视化研究所 497 5986 35.0 55.0
2 周明全 北京师范大学信息科学与技术学院 270 2127 22.0 27.0
3 孙挺 西北大学可视化研究所 22 117 6.0 10.0
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文本分类
向量空间模型
特征权重
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