基于特征权重与词间相关性的文本特征选择算法

• 作者: 任永功 尹明飞 杨荣杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: ReliefF算法 mRMR-ReliefF算法 特征选择 差异函数 词间相关性 文本分类
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.09.009

摘要

传统的ReliefF算法使用二值法不能体现离散特征差异大小,且不能去除冗余特征.针对这种情况提出了mRMR-ReliefF特征选择算法.该算法利用概率弥补特征差异度量上的不足,提出新的差异函数.此函数使提取出的特征更能体现文本的类内相关性和类间差异性.该算法还结合了词间相关性.词间相关性在考虑选择和类别相关性大的特征词的同时还考虑了特征冗余的消除.通过三种算法的对比实验,表明该算法为文本分类提供了更有效的特征子集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任永功	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	74	975	12.0	30.0
2	杨荣杰	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	5	102	3.0	5.0
3	尹明飞	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	3	86	3.0	3.0