一种改进的朴素贝叶斯文本分类算法

• 作者: 冯晶晶 刘沛骞
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 贝叶斯 文本分类 特征词 多变量贝努力模型
• 年，卷（期）: 2010,（27）
• 页码范围: 187-188
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.27.075

摘要

朴素贝叶斯分类算法是一种简单易行的文本分类方法,它的核心是后验概率算法的实现和对特征词进行有效地降维.本文就从计算后验概率和降低文档特征词维教来对朴素贝叶斯分类算法进行改进.实验结果表明,本改进方法比原来算法的效率有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘沛骞	河南理工大学计算机科学与技术学院	8	50	5.0	7.0
2	冯晶晶	河南理工大学计算机科学与技术学院	2	22	2.0	2.0