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Graph-NB:一种高效准确的多关系朴素贝叶斯分类算法
  • 期刊名称:信息系统学报
  • 时间:0
  • 页码:1-11
  • 语言:中文
  • 分类:TP183[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]清华大学经济管理学院, [2]美国伊利诺大学香槟分校计算机科学系
  • 相关基金:国家自然科学基金(70471006,70621061)
  • 相关项目:基于信息技术的供应链管理理论和应用研究
中文摘要:

多关系分类是数据挖掘领域中的研究和应用热点。已有多关系朴素贝叶斯分类算法将所有与目标表相连的表都考虑在内,包括语义关系很弱的表。为此,本文提出一种新的分类算法—Graph-NB。它通过对表进行剪裁,达到优化语义关系图,从而一定程度上消除无关表对分类影响的目的。该算法实现了深度优先与广度优先两种遍历策略。实验结果表明,语义关系图的优化可以提高分类准确度和运行效率,相比于其他算法,该算法运行时间短,分类准确度高。

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