网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法

• 作者: 乔晓东 张晓丹 梁冰
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定性问题 贝叶斯网络 网页自动分类 贝叶斯推理 信息融合
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 信息化技术
• 页码范围: 3364-3367,3373
• 分类号: TP301
• 字数: 4906字
• 语种: 中文

摘要

针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入到贝叶斯网络融合中心进行融合推理,得到最终的分类结果.同时,为了降低贝叶斯网络推理时间复杂度,提出了改进的贝叶斯网络图推理算法.实验结果表明,改进后的融合模型和融合算法能有效解决网页自动分类中的不确定性问题,并能提高网页自动分类的准确率和查全率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁冰		110	1324	20.0	30.0
2	乔晓东		109	774	16.0	22.0
3	张晓丹		21	165	7.0	12.0