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西安交通大学学报期刊
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采用类别相似度聚合的关联文本分类方法
采用类别相似度聚合的关联文本分类方法
作者:
杨攀
桂小林
王刚
田丰
郭岳龙
原文服务方:
西安交通大学学报
文本分类
关联规则
类别相似度
聚合
摘要:
针对基于关联规则的分类方法在分类时仅考虑规则的置信度并使用规则修剪技术,导致分类器的分类精度难以进一步提高的问题,提出了一种基于类别相似度聚合的关联文本分类方法.该方法采用修改的x2统计技术提取各类别的特征词;为保证规则匹配的精度和速度,使用CR-tree存储分类规则,并给出了CR-tree的构建与匹配算法;采用向量内积来计算文本类别分量与类别标志向量的相似度,进而使用规则置信度和类别相似度的聚合值作为文本分类的依据.基于实际网络文本的实验表明,该方法仅需提取30个特征词,分类结果的微平均值即可达到92.42%,优于未经剪枝的ARGBC分类器及KNN、Bayes分类器;在分类耗时方面,该方法与未经剪枝的ARC-BC分类器持平,表明该方法引入的相似度与聚合值的计算开销在可接受的范围内.
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篇名
采用类别相似度聚合的关联文本分类方法
来源期刊
西安交通大学学报
学科
关键词
文本分类
关联规则
类别相似度
聚合
年,卷(期)
2012,(12)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
6-11,122
页数
7页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
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传播情况
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版权信息
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关联规则
类别相似度
聚合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
西安交通大学学报
主办单位:
西安交通大学
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-987X
CN:
61-1069/T
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1960-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
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