改进的中心向量算法在农业信息分类中的研究

• 作者: 冯向萍 李永可 赵新苗
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 农业信息 分类 中心法 中心向量 文本特征向量
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 4316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.08.031

摘要

自21世纪以来，农业信息网站开始迅速增加。为了给广大农民朋友和农业科研人员提供方便，需要对农业信息进行分类。将农业信息进行分类有利于农业信息的获取和管理，农业分类的方法有很多种，其中中心法分类相对简单且卓有成效。中心向量计算方法是中心法分类的核心，文中实验目的在于找出效率较高的中心向量计算方法来提高分类的准确率。目前文本类的中心向量计算多数是由该类别文本特征向量的简单算术平均得到的，这样计算得出的中心向量往往会有模型偏差，以至于不能得到很好的分类效果。为解决这个问题，使用总和法、均值法和归一化法计算中心向量，并进行对比实验，结果表明归一化法在查准率、查全率和F1测度都有较好的表现。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯向萍	新疆农业大学计算机与信息工程学院	45	92	5.0	7.0
2	赵新苗	新疆农业大学计算机与信息工程学院	10	24	3.0	4.0
3	李永可	新疆农业大学计算机与信息工程学院	11	34	3.0	5.0