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一种改进的基于遗传禁忌优化的NB算法*
引用本文:姜沛佩,刘培玉,杨玉珍. 一种改进的基于遗传禁忌优化的NB算法*[J]. 计算机应用研究, 2010, 27(8): 2892-2894. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.08.021
作者姓名:姜沛佩  刘培玉  杨玉珍
作者单位:山东师范大学,信息科学与工程学院,济南,250014
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60873247); 山东省自然科学基金重点资助项目(ZR2009GZ007); 山东省高新技术自主创新工程项目(2008ZZ28)
摘    要:针对传统朴素贝叶斯分类模型应用过程中存在的特征项冗余问题,使用遗传禁忌算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提出了一种改进的朴素贝叶斯分类方法来解决用户模板中存在的单类别词汇问题。经实验证明,该方法比传统的朴素贝叶斯分类模型具有更好的鲁棒性和分类性能。

关 键 词:文本分类; 遗传算法; 禁忌算法; 朴素贝叶斯; 拉普拉斯法则

Improved naive Bayesian algorithm based on GATS optimization
JIANG Pei-pei,LIU Pei-yu,YANG Yu-zhen. Improved naive Bayesian algorithm based on GATS optimization[J]. Application Research of Computers, 2010, 27(8): 2892-2894. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.08.021
Authors:JIANG Pei-pei  LIU Pei-yu  YANG Yu-zhen
Affiliation:(Institute of Information Science & Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China)
Abstract:For the feature redundancy issues of traditional naive Bayesian classification, this paper introduced genetic tabu algorithm to optimize the set of feature, proposed an improved naive Bayesian model solving single-category vocabulary based on this optimization results. The experiments show that this method has better robustness and classification performance.
Keywords:text classification   genetic algorithm(GA)   tabu algorithm   naive Bayesian   Laplace
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