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Web文本挖掘中的特征选取方法研究

Study on Feature Selection Algorithms in Web Text Mining

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【作者】 和亚丽陈立潮

【Author】 HE Yali1, CHEN Lichao1,2 (1. Dept. of Computer Science & Technology, North China Institute of Technology, Taiyuan 030051; 2. College of Computer Science & Technology, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024)

【机构】 华北工学院计算机科学与技术系华北工学院计算机科学与技术系 太原030051太原030051太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024教授

【摘要】 研究了Web文本挖掘中的高维特征选取问题,对常见的评估函数法、主成分分析法、模拟退火法等特征选取和降维算法进行了理论分析与性能比较,通过实验对各种算法的优劣性及适用性进行了讨论。旨在通过降维处理来解决高维空间的文本挖掘问题。

【Abstract】 Feature selection is the key technology in the text mining field. This paper studies the feature selection algorithms, discusses some familiar algorithms such as evaluation function, principle component analysis and simulating anneal. With the experiment analysis, it compares the capability, the advantage and the limitation of these algorithms.

  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2005年05期
  • 【分类号】TP393.09
  • 【被引频次】31
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