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面向不良文本信息的中文网页分类方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60673041)
中文摘要:

结合Internet不良文本信息的特点,运用贝叶斯理论设计了一种面向该类信息的网页分类方法,该方法兼顾分类效率与分类精度,对特征项选取以及权重计算的方法进行了优化,降低了分类特征维数,简化了分类过程的处理.实验数据表明,该方法保持了良好的性能,提高了效率.

英文摘要:

The characters of bad text information are discussed. Based on Bayesian theory, a new text categorization approach to the bad text information is proposed. The approach improves the rate of text categorization by reducing the processing of word segmentation and the dimension of character space. Furthermore, it maintains the effect of text categorization by optimizing the selection of character item and the way to calculate it's weight. Experimental results show that this approach can maintain the effect and improve the rate of text categorization effectively.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909