基于遗传算法及概率论的文本分类算法

• 作者: 宋倩 王东明
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 文本分类 特征项
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 学术探讨 -- 【基金项目】
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4289字
• 语种: 中文

摘要

本文意在提高文本分类的准确度和速度。利用tf算法对特征项进行初步赋予权值，再使用屏蔽词对特殊非实意词进行屏蔽。本文独创概率论分布法，使用L-E算子进行加权，使得特殊位置与分布广泛的特征项，呈指数形式加权，较优结果能更快收敛。本文利用遗传算法，采用交叉算子和变异算子，采用适宜的目标函数，加快了检索速度，并有更大概率得到最优结果。采用混合算法，可以排除同义词和非特征项的干扰。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东明		3	1	1.0	1.0
2	宋倩		4	7	1.0	2.0