| 基于改进卡方统计的微博特征提取方法 |
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| 引用本文： | 徐明,高翔,许志刚,刘磊.基于改进卡方统计的微博特征提取方法[J].计算机工程与应用,2014(19):113-117,142. |
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| 作者姓名： | 徐明 高翔 许志刚 刘磊 |
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| 作者单位： | 1. 北京工业大学 现代教育技术中心,北京,100124
2. 北京工业大学 数理学院,北京,100124 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.61105040，No.61203284，No.61272361)；北京市自然科学基金(No.4133085)；北京市教委青年拔尖人才培育计划；北京工业大学数学统计学基础科学研究基金(No.006000542213501)。 |
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| 摘 要： | 通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。
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| 关 键 词： | 微博分类 卡方统计量 特征选择 权值计算 |
Feature selection methods of microblogging based on improved CHI-square statistics |
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| XU Ming,GAO Xiang,XU Zhigang,LIU Lei.Feature selection methods of microblogging based on improved CHI-square statistics[J].Computer Engineering and Applications,2014(19):113-117,142. |
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| Authors: | XU Ming GAO Xiang XU Zhigang LIU Lei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | microblogging classification CHI-square statistics feature selection weight calculation |
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