覆盖算法下文本分类特征选择的研究

• 作者: 张燕平 张铃 段震 王倩倩
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 x2统计量 覆盖算法 特征选择
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.11.008

摘要

文本分类是信息检索和数据挖掘的基础,被广泛应用于网络数据挖掘及搜索引擎等方面.首先对文本进行分词,对分词的结果分别使用x2统计量(CHI)方法与相关系数法(CC法)进行降维,并使用维数调节的思想进行特征提取.在得到特征集后,使用覆盖算法作为文本分类器进行学习.实验结果表明,通过结合相关系数法、覆盖算法以及维数调节方法,可实现一个效果较好的文本分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕平	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	148	1556	21.0	32.0
2	张铃	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	85	2554	22.0	49.0
3	段震	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	19	149	7.0	11.0
4	王倩倩	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	23	63	5.0	7.0