【摘 要】
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文本分类是数据挖掘领域长盛不衰的研究课题.传统的分类方法有基于规则的和基于统计机器学习的方法.结合统计机器学习理论及复杂网络分析技术,提出了基于特征网络的文本分类算法.该方法利用“边”(特征共现关系)的先验分布信息及新样本中属性共现关系信息,计算新样本属于各类别的后验概率.实例分析验证了文中算法.
【机 构】
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石家庄经济学院信息工程学院,石家庄 050031;北京工业大学国际WIC研究院,北京 100022
【出 处】
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第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC2008)
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文本分类是数据挖掘领域长盛不衰的研究课题.传统的分类方法有基于规则的和基于统计机器学习的方法.结合统计机器学习理论及复杂网络分析技术,提出了基于特征网络的文本分类算法.该方法利用“边”(特征共现关系)的先验分布信息及新样本中属性共现关系信息,计算新样本属于各类别的后验概率.实例分析验证了文中算法.
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