| 基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型 |
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| 引用本文： | 徐光美,刘宏哲,张敬尊.基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型[J].计算机科学,2014,41(10):283-285. |
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| 作者姓名： | 徐光美 刘宏哲 张敬尊 |
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| 作者单位： | 北京联合大学信息服务工程重点实验室 北京100101 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61372148),北京市“长城学者”计划项目(CIT&TCD20130320),北京市优秀人才培养(2010D005022000011),北京联合大学校级科研项目(zk201017x)资助 |
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| 摘 要： | 为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的特征加权方法,并在将特征加权方法扩展到多关系的情况下结合元组ID传播方法和面向元组的统计计数方法,建立了基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型(MRNBC-W)。标准数据集上的实验结果显示,新方法可以在不增加算法时间复杂度的前提下,有效提高金融数据集的分类准确率。文中也给出了结合扩展互信息标准对属性进行过滤后,加权方法和不加权方法的分类比较。
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| 关 键 词： | 多关系数据挖掘 朴素贝叶斯 分类 互信息 特征加权 |
| 收稿时间： | 2013/10/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/2/21 0:00:00 |
Multi-relational Na(i)ve Bayesian Classifier Using Feature Weighting |
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| XU Guang-mei,LIU Hong-zhe and ZHANG Jing-zun.Multi-relational Na(i)ve Bayesian Classifier Using Feature Weighting[J].Computer Science,2014,41(10):283-285. |
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| Authors: | XU Guang-mei LIU Hong-zhe and ZHANG Jing-zun |
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| Affiliation: | Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China;Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China;Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Multi-relational data mining (MRDM) Na(i)ve Bayes Classification Mutual information Feature weighting |
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