首页> 中文期刊> 《计算机工程与设计》 >基于改进的加权补集朴素贝叶斯物流新闻分类

基于改进的加权补集朴素贝叶斯物流新闻分类

         

摘要

针对物流新闻类别分布不均衡,分类器容易倾向大类别而忽略小类别的问题,提出基于加权补集的朴素贝叶斯分类模型。构建物流新闻语料库,结合卡方检验进行特征选择,基于局部、全局和类内、类间的思想,分析并改进传统特征加权算法,设计适用于类别分布不均衡物流新闻的加权补集朴素贝叶斯模型。实验结果表明,相较传统分类方法,加权补集朴素贝叶斯模型能有效解决物流新闻文本不均衡情况下的分类问题,快速准确地对物流新闻进行分类。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号