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2.
《计算机应用与软件》2014,(2)
为了提高关键词提取的准确率,在利用文本中相同词的前后词共现频率识别组合词的基础上,提出一种基于改进词语统计特征的朴素贝叶斯关键词提取算法。该算法选取词语的词长、词性、位置、TF-IDF值作为词语的特征项,改进了统计词长、TF-IDF和词频的方法,使长词和TF-IDF大的词具有更高的概率,而在统计词频时,考虑了词语之间包含与被包含的关系。然后,采用朴素贝叶斯模型对标记好关键词的文本进行训练,获得各个特征项出现的概率,用来提取文本的关键词。实验表明,与传统基于词频和决策树C4.5的关键词提取算法相比,采用该方法提取的关键词具有更高的准确率和可读性。 相似文献
3.
朴素贝叶斯算法是一种简单、高效且有着广泛应用的分类方法,但在现实中,条件独立性假设影响了其分类性能。为克服该问题,给出一种改进算法——样本-属性加权的朴素贝叶斯算法。首先,对属性计算相关系数得到属性权值;其次,利用属性权结合信息熵获得样本熵权,并据此加权样本以提高泛化能力;然后,给出了样本-属性加权的朴素贝叶斯算法;最后,在UCI数据集上的实验结果验证了改进算法比原算法具有更好的分类性能。 相似文献
4.
5.
在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中.实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的. 相似文献
6.
文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度. 相似文献
7.
P2P应用软件检测技术主要是深度包检测法和深度流量检测法.深度包检测法不能检测出加密的和未知的对等网络流应用,深度流量检测方法可以克服深度包检测法这个缺点.将模糊识别领域里比较成熟的贝叶斯分类技术应用到对等网络深度流检测中.结合实际项目,对贝叶斯的两个分类器-朴素贝叶斯和全贝叶斯的算法、训练结果、运行结果进行研究,实验研究表明朴素贝叶斯和全贝叶斯分类器能够快速准确地找到P2P流应用,朴素贝叶斯分类器准确度占据优势,全贝叶斯运行时间占据优势. 相似文献
8.
为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以朴素贝叶斯算法和K最近邻(KNN:K-Nearest Neighbors)算法为基础,对传统垃圾邮件过滤算法进行改进,给出邮件的合法属性和非法属性的概念,并提出一种新的分类算法——基于邮件合法属性和非法属性的分类算法(SEASF:Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute)。SEASF计算复杂度较低,可适用于大规模场合及邮件的在线过滤。将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明,该算法可大幅度提高分类精度,分类速度也令人满意。 相似文献
9.
10.
传统的数据挖掘分类方法能够成功地应用于确定性数据分类,但却无法满足绝大多数领域中复杂的不确定性数据的分类需求,由此出现了一系列针对不确定性数据的分类方法。通过大量研究,目前经典的分类算法及针对不确定数据分类的改进方法得到了很大发展,如改进后的支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法等日渐成熟。 相似文献