基于随机词汇迭代模型的POI分类检索

段炼

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基于随机词汇迭代模型的POI分类检索

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从特征选择、局部区域划分和词汇语义相似性计算入手,利用随机词汇迭代模型(random terms iterativemodel,RTIM)进行海量兴趣点(point of interest,POI)文本分类.通过词汇频度、集中度和离散度方法筛选出特征词汇;依据文本与各POI类别间的相似度进行局部区域划分;在每个局部区域内基于词汇在文本中的排列顺序构建词频向量,基于词频向量中词频的随机删除和重构,获取特征映射矩阵;通过特征映射矩阵将文本转为特征向量,并采用SVM分类器进行POI文本分类.实验证明,该方法有效提升了POI文本分类准确性和覆盖率.

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来源
《计算机应用研究》 |2014年第10期|3024-3027|共4页
作者
段炼;
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作者单位

广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室;

南宁530001;

广西师范学院资源与环境科学学院;

南宁530001;

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;

武汉430079;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
兴趣点分类; 网络文本分类; 特征选择; 局部特征语义; 兴趣点更新; 空间信息更新;

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