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基于改进卡方统计的微博特征提取方法  
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【英文篇名】 Feature selection methods of microblogging based on improved CHI-square statistics
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 徐明; 高翔; 许志刚; 刘磊;
【英文作者】 XU Ming; GAO Xiang; XU Zhigang; LIU Lei; Modern Technological Center in Education; Beijing University of Technology; College of Applied Sciences;
【作者单位】 北京工业大学现代教育技术中心; 北京工业大学数理学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2014年 19期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 微博分类; 卡方统计量; 特征选择; 权值计算;
【英文关键词】 microblogging classification; CHI-square statistics; feature selection; weight calculation;
【摘要】 通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。
【英文摘要】 This paper analyzes the microblogging text feature information, and proposes a microblogging feature extraction method based on improved chi-square statistic. Firstly, the microblogging information classification features are expanded,microblogging features are increased frequency and other factors. It improves the traditional feature selection methods.Then, based on the traditional feature item weight calculation, the paper proposes a new improved method of CHI-square statistic for improving weight calcula...
【基金】 国家自然科学基金(No.61105040,No.61203284,No.61272361); 北京市自然科学基金(No.4133085); 北京市教委青年拔尖人才培育计划; 北京工业大学数学统计学基础科学研究基金(No.006000542213501)
【更新日期】 2014-11-20
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 1引言微博,即微博客的简称,是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台,用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组建个人社区,以140字左右的文字更新信息,并实现即时分享。其具有发布信息快速,传播速度快的特点。近年来,随着微博等网络媒体的兴起,传统文本的分类已经不能满?

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