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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
【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.
【关键词】 特征选取;
降维算法;
Web挖掘;
文本挖掘;
【Key words】 Feature selection; Dimensionality reduction; Web mining; Text mining;
【Key words】 Feature selection; Dimensionality reduction; Web mining; Text mining;
- 【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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