朴素贝叶斯算法的改进与应用

• 作者: 孟令军 王春春 赵好好 赵文涛
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯 下溢 核心关键词 TFIDF 文本分类
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 143-147
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5038字
• 语种: 中文

摘要

朴素贝叶斯算法是分类算法中最经典、最有影响的算法之一,但仍然存在一些不足之处.针对该算法中下溢问题,对算法基本公式进行了优化改进.针对NB算法中准确率问题,结合类别核心词思想和改进后的TFIDF算法,提出了一种基于类别核心词和改进型TFIDF的朴素贝叶斯CIT-NB算法.将改进后的算法应用于新闻数据集文本分类,实验结果表明,CIT-NB算法的分类性能明显优于原始朴素贝叶斯算法和基于TFIDF的分类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文涛	河南理工大学计算机科学与技术学院	32	158	7.0	11.0
3	王春春	河南理工大学计算机科学与技术学院	4	80	3.0	4.0
4	孟令军	河南理工大学计算机科学与技术学院	9	78	3.0	8.0
5	赵好好	河南理工大学计算机科学与技术学院	5	75	3.0	5.0