情报学报
情報學報
정보학보
2012年
7期
715-721
,共7页
文本分类%否定选择%分类器%掩码
文本分類%否定選擇%分類器%掩碼
문본분류%부정선택%분류기%엄마
文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,用于实现文本匹配选择分类,克服传统否定选择分类方法对大样本空间分类效果不好的缺点.给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价标准,避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点,提高了对样本的识别能力,同时提高了文本数据分类的精确度,采用统计显著性检验本文方法的有效性及优越性.
文本分類是信息檢索與數據挖掘領域的研究熱點,近年來得到瞭廣汎的關註和快速的髮展.根據免疫否定選擇原理,設計瞭基于掩碼分段匹配的否定選擇分類器,用于實現文本匹配選擇分類,剋服傳統否定選擇分類方法對大樣本空間分類效果不好的缺點.給齣瞭適用于免疫優化的分類規則編碼及分類信息分的評價標準,避免瞭傳統分類算法缺乏全跼優化能力的缺點,提高瞭對樣本的識彆能力,同時提高瞭文本數據分類的精確度,採用統計顯著性檢驗本文方法的有效性及優越性.
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