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基于关联分类的中文短信分类
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学计算机学院,北京100124, [2]联想集团有限公司联想研究院,北京100084
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61170221)
中文摘要:

为高效地识别垃圾短信,在关联分类算法基础上,提出基于语序的关联分类(associative classification based on word order,ACW)算法.该算法利用关联规则挖掘方法,同时结合句法顺序,生成分类规则.通过实验证明,在短信分类领域,ACW算法的效果优于传统关联分类算法.

英文摘要:

The short messaging service ( SMS) spam was effectively recognized based on the associative classification algorithm, and an algorithm called ACW was proposed. The algorithm generated ordered classification rules with association rules mining method by using the semantic order words. In the experiments, that ACW is better than the traditional associative classification algorithm in the territory of classification of SMS is demonstrated in this paper.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:11924