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一种新的多关系朴素贝叶斯分类器
  • 期刊名称:系统工程与电子技术 30(4): 654-656
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]北京科技大学信息工程学院知识工程研究所,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金资助课题(60675030)
  • 相关项目:多关系频繁模式挖掘模型、方法与一般架构的研究
中文摘要:

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。

英文摘要:

To avoid the statistical bias existing in the present multi-relational naive Bayesian classifiers, a new multi-relational naive Bayesian classifier named nMRNBC is proposed. First, the definition of semantic relationship graph is extended. Then, a new counting method towards relational individual is presented. Finally, the corresponding naive Bayesian formula is constructed. To achieve high efficiency, the tuple ID propagation method is adopted. To get better accuracy, the attribute filter criterion based on mutual information is used. Experiments show that the new classifier can get good performance.

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