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摘要:
特征选择是文本分类系统的核心步骤之一.然而现有的特征选择方法都是串行化的,应用于中文海量文本数据时时间效率较低,因此利用并行策略来提高特征选择的效率,已经成为研究的热点.详细设计了一个用于特征选择的并行遗传算法,该算法采用遗传算法搜索特征,利用并行策略评价特征子集,即将种群中个体的适应度计算并行在多个计算节点上同时进行,从而较快地获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该方法是有效的.
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文献信息
篇名 使用PGA的特征选择方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 文本分类 特征选择 遗传算法 并行策略
年,卷(期) 2009,(22) 所属期刊栏目 数据库、信息处理
研究方向 页码范围 107-110,217
页数 5页 分类号 TP301
字数 5861字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.22.035
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 马春华 绥化学院计算机科学与技术系 33 60 4.0 6.0
2 朱颢东 中国科学院成都计算机应用研究所 36 169 8.0 11.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (42)
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研究主题发展历程
节点文献
文本分类
特征选择
遗传算法
并行策略
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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