基于隶属度限幅特征VSM的文本分类模型

• 作者: 周婷婷 周菁 戴冠中
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模糊函数 隶属度限幅 类期望向量 文本分类
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2902-2904
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.08.029

摘要

通过文档基于模糊限定词的特征表达,定义特征的模糊函数,将文档表示为隶属度限幅的特征向量,构造文本集隶属度限幅的类特征矩阵,将每一类文本集映射为类期望向量,所有类期望向量便构成了隶属度限幅的特征VSM.在此基础上设计了一种新的文本分类模型.实验结果证明,该分类模型能有效实现文本分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴冠中	西北工业大学自动化学院	280	4169	31.0	53.0
2	周菁	西北工业大学自动化学院	6	26	2.0	5.0
3	周婷婷	西北工业大学自动化学院	3	1	1.0	1.0