基于云模型的文本特征自动提取算法

• 作者: 代劲 何中市 胡峰
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征提取 云模犁 隶属度 动态聚类
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 714-720
• 分类号: TP18
• 字数: 5987字
• 语种: 中文

摘要

在综合考虑特征整体与局部分布基础上,提出一种高性能的文本特征自动提取算法.算法引入云隶属度概念对特征分布进行修正,不需任何先验知识,能根据特征分布特点自动获取云隶属度高的特征集.实验结果表明:该特征集具有特征个数少、分类精度高的特点,性能明显比当前主要的特征选择方法的性能优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡峰	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	10	125	6.0	10.0
5	何中市	重庆大学计算机科学与技术学院	96	980	17.0	24.0
6	代劲	重庆大学计算机科学与技术学院	24	149	7.0	11.0