基于三元概念分析的文本分类算法研究

• 作者: 张卓 李贞 王黎明
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 三元概念分析 三元概念 模糊理论 文本分类 三元概念相似度
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 207-215
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 12977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.08.036

摘要

随着网络中三维数据的涌现,三元概念分析的优势也逐渐体现出来.三元概念分析是较新的研究领域,具有广阔的发展前景.提出基于三元概念分析的文本分类方法,该方法是一种全新的构思理念,是三元概念分析在应用上的拓展.该算法的主要思路是:首先将数据集预处理为三元背景,同时将背景中的二值关系扩展为0-1间的模糊关系,其用于表示特定条件下属性对于对象的隶属度,并基于此构建三元概念,利用三元概念表示数据集中文本、特征词与类别之间的三元关系;然后结合模糊理论中的贴近度,类比得出三元概念间的相似度,并运用相似性度量计算出训练集中三元概念与新文本的相似值.实验结果表明,文中所提模型是有效的,且在特定的数据集上相较于机器学习Support Vector Machine(SVM)算法、K-Nearest Neighbor(KNN)算法、卷积神经网络(CNN)算法以及基于形式概念分析的分类模型均有更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王黎明	郑州大学信息工程学院	81	602	14.0	20.0
2	张卓	郑州大学信息工程学院	21	157	6.0	12.0
3	李贞	郑州大学信息工程学院	4	16	2.0	4.0