基于泊松分布的加权朴素贝叶斯文本分类算法

赵博文; 王灵矫; 郭华

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基于泊松分布的加权朴素贝叶斯文本分类算法

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cqvip:朴素贝叶斯(NB)算法应用于文本分类时具有简单性和高效性,但算法中属性独立性与重要性一致的假设,使其在精确度方面存在瓶颈.针对该问题,提出一种基于泊松分布的特征加权NB文本分类算法.结合泊松分布模型和NB算法,将泊松随机变量引入特征词权重,在此基础上定义信息增益率对文本特征词加权,削弱传统算法属性独立性假设造成的影响.在20-newsgroups数据集上的实验结果表明,与传统NB算法及其改进算法RwC-MNB和CFSNB相比,该算法可使文本分类的准确率、召回率和F1值得到提升,并且执行效率高于K-最近邻算法和支持向量机算法.

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来源
《计算机工程》 |2020年第4期|91-96|共6页
作者
赵博文; 王灵矫; 郭华;
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作者单位

湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105;

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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
文本分类; 朴素贝叶斯算法; 泊松分布; 信息增益率; 特征词权重;

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