基于GA和信息熵的文本分类规则抽取方法

• 作者: 彭梅香 邹国平 黄国兵
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 文本分类 遗传算法 信息熵 文本挖掘
• 年，卷（期）: 2008,（27）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 268-270
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.27.107

摘要

文本分类是文本数据挖掘中一个非常重要的技术.已经被广泛地应用于信息管理、搜索引擎、推荐系统等多个领域.现有的文本分类方法,大多是基于向量空间模型的算法.这些算法很难适用于大规模的文本数据集.为此,我们提出了一种基于遗传算法和信息熵的文本分类规则抽取方法.在该方法中,信息熵技术用来辅助遗传算法初始种群的生成.遗传算法和信息熵的有效集成.极大地提高了该混合方法的分类效率.实验结果表明.本文方法适用于大规模文本数据集:该方法提取规则的分类正确率较高.分类速度较快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹国平		6	5	1.0	2.0
3	彭梅香		8	15	3.0	3.0
4	黄国兵		13	36	4.0	5.0