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摘要:
比较了朴素贝叶斯分类器的一些改进算法,提出了新的TTree分类器,采用决策树分割实例集,在叶节点建立TAN分类器.实验分析表明,TTree算法与NBTree、TAN、Na(i)ve-bayes相比,有较高的分类准确率.该分类器应用到电信CRM客户建模中,得到了较好的分类结果.
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文献信息
篇名 一种新的贝叶斯树分类器及其应用
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 TTree分类器 NBTree分类器 决策树 强规则 CRM
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 102-104
页数 3页 分类号 TP3
字数 2218字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.05.041
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 穆志纯 北京科技大学信息工程学院 140 1211 16.0 24.0
2 张坤 北京科技大学信息工程学院 13 105 6.0 10.0
3 常晓辉 北京科技大学信息工程学院 3 30 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
TTree分类器
NBTree分类器
决策树
强规则
CRM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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