基于TFIDF与分类树的工程文本信息分类法

• 作者: 孔秋强 贺前华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 信息分类 词频逆文档频率 分类树
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 174-176,191
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.047

摘要

针对传统的分类算法不能满足多层次的工程信息分类,提出一种基于词频逆文档频率TFIDF(term frequency inverse document frequency)和分类树的多层工程信息分类法.通过对每条工程信息生成多层分类树,在不同层次构建TFIDF矩阵,减少冗余计算.通过计算树结点中储存的相似度,进行判决得出分类结果.与传统单层分类算法相比,基于树的判决方法可以对类进行多级划分、多类属划分,且计算时间仅为单层分类的59％,并获得了95.1％的召回率和97.4％的准确率,具有很好的灵活性与鲁棒性.实验结果证实了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺前华	华南理工大学电子与信息学院	84	507	12.0	17.0
2	孔秋强	华南理工大学电子与信息学院	2	3	1.0	1.0