基于数据融合的组合特征提取方法的研究

• 作者: 朱玉全 翟国 谈佳宁 陈耿
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 数据集偏斜 数据融合 支持向量机 Web文本分类
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 开发与应用
• 页码范围: 2529-2532
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3691字
• 语种: 中文

摘要

针对Web文本的特征提取方法多种多样,但均存在各自的不足且对数据集偏斜问题普遍没有很好的解决能力,针对该问题采用BNS特征提取算法和Odds特征提取算法基于数据融合思想进行Web文本特征提取并用支持向量机进行分类.在保持BNS算法对于数据集偏斜问题的解决能力的基础上用Odds算法提高BNS算法的精确度.实验结果表明,用数据融合思想将这两种方法结合可以有效弥补两种方法各自的不足,并能提高分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱玉全	江苏大学计算机科学与通信工程学院	90	959	17.0	26.0
2	翟国	江苏大学计算机科学与通信工程学院	3	28	3.0	3.0
3	谈佳宁	江苏大学计算机科学与通信工程学院	3	28	3.0	3.0
4	陈耿	江苏大学计算机科学与通信工程学院	4	29	2.0	4.0