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一种改进的基于遗传禁忌优化的NB算法
  • 期刊名称：计算机应用研究
  • 时间：0
  • 页码：2892-2894
  • 语言：中文
  • 分类：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60873247）; 山东省自然科学基金重点资助项目（ZR2009GZ007）; 山东省高新技术自主创新工程项目（2008ZZ28）
  • 相关项目：基于模糊遗传算法的网络信息特征分析与过滤算法研究
作者： 姜沛佩|刘培玉|杨玉珍|
关键词： 文本分类, 遗传算法, 禁忌算法, 朴素贝叶斯, 拉普拉斯法则, text classification, genetic algorithm（ GA） , tabu algorithm, naive Bayesian, Laplace
中文摘要：

针对传统朴素贝叶斯分类模型应用过程中存在的特征项冗余问题,使用遗传禁忌算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提出了一种改进的朴素贝叶斯分类方法来解决用户模板中存在的单类别词汇问题。经实验证明,该方法比传统的朴素贝叶斯分类模型具有更好的鲁棒性和分类性能。

英文摘要：

For the feature redundancy issues of traditional naive Bayesian classification,this paper introduced genetic tabu algorithm to optimize the set of feature,proposed an improved naive Bayesian model solving single-category vocabulary based on this optimization results. The experiments show that this method has better robustness and classification performance.

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