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基于信息反馈的文本主题分类过滤方法

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为了更加准确地分辨文本主题、过滤无关信息,在分析现有分类算法的基础上选取了SNOW作为基本主题分类算法,并提出了信息反馈和阈值过滤的策略以达到准确过滤无关信息的目的,提出了IG和CHI融合特征提取算法进一步提高系统的准确率。实验结果表明,采用信息反馈和阈值过滤以及融合特征提取的分类算法使系统更高效地实现了将相关信息准确地分类到其所属主题领域、过滤掉无关信息的双重功能。

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来源
《第二届中国计算机网络与信息安全学术会议》|2009年|139-144|共6页
会议地点天津
作者
侯风巍; 郭东军; 李世磊; 徐钊峰;
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作者单位

国家计算机网络入侵防范中心;

国家计算机病毒应急处理中心;

西安电子科技大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类计算机病毒与防治;
关键词
主题分类; 信息反馈; 阈值过滤; 特征提取;

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中文文献
外文文献
专利

1. 基于信息反馈的文本主题分类过滤方法 [J] . 侯风巍 ,郭东军 ,李世磊 . 通信学报 . 2009,第S1期
2. 一种基于主题分类的文本过滤方法及其硬件实现 [J] . 谭玉玲 ,张新林 . 湖南工程学院学报（自然科学版） . 2010,第002期
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