不均衡数据集上文本分类方法研究

• 作者: 吴磊 房斌 谢娜娜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 CHI统计 文本分类 不均衡数据集 重取样
• 年，卷（期）: 2013,（20）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 118-121
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4675字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1201-0299

摘要

文本分类中数据集的不均衡问题是一个在实际应用中普遍存在的问题。从特征选择优化和分类器性能提升两方面出发，提出了一种组合的不均衡数据集文本分类方法。在特征选择方面，综合考虑特征项与类别的正负相关特性及类别区分强度对传统CHI统计特征选择方法予以改进。在数据层上，采用数据重取样方法对不均衡训练语料的不平衡性过滤减少其对分类性能的影响。实验结果表明该方法对不均衡数据集上文本可达到较好分类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房斌	重庆大学计算机学院	41	270	11.0	13.0
2	吴磊	重庆大学计算机学院	16	174	7.0	13.0
3	谢娜娜	重庆大学计算机学院	2	39	2.0	2.0