一种新型朴素贝叶斯文本分类算法

• 作者: 段利国 邸鹏
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 朴素贝叶斯 先验概率 后验概率
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 71-75
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4587字
• 语种: 中文

摘要

针对在文本分类中先验概率的计算比较费时而且对分类效果影响不大、后验概率的精度损失影响分类准确率的现象,对经典朴素贝叶斯分类算法进行了改进,提出了一种“先抑后扬”(抑制先验概率的作用,扩大后验概率的影响)的文本分类算法.算法中去掉了对先验概率的计算,并在后验概率的计算中引入了一个放大系数.实验结果表明,分类时不计算先验概率对分类精度影响甚微但可以明显加快分类的速度,在后验概率的计算中引入放大系数减少了误差传播的影响,提高了分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邸鹏	太原理工大学计算机科学与技术学院	5	142	5.0	5.0
2	段利国	太原理工大学计算机科学与技术学院	41	364	10.0	18.0