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一种基于改进遗传算法的文本特征选择方法  
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【英文篇名】 A TEXT FEATURE SELECTION METHOD BASED ON IMPROVED GENETIC ALGORITHM
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【作者】 李桂芳; 刘培玉;
【英文作者】 Li Guifang Liu Peiyu(School of Information Science and Engineering; Shangdong Normal University; 250014; Jinan; China);
【作者单位】 山东师范大学信息科学与工程学院; 250014;
【文献出处】 山东师范大学学报(自然科学版) , Journal of Shandong Normal University(Natural Science), 编辑部邮箱 2007年 02期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 信息过滤; 特征选择; 遗传算法;
【英文关键词】 information filtering; genetic algorithm; feature selection;
【摘要】 文本特征选择对提高文本分类的速度和准确率,改善网络信息过滤效果至关重要.把特征选择看作优化组合问题,提出用遗传算法进行文本特征选择.传统遗传算法适应性较差,本文对传统遗传算法交叉概率、变异概率、更新策略等重要参数和关键环节作了改进,实验验证了该算法的有效性.
【英文摘要】 Text feature selection is crucial to improve the speed and accuracy of text categorization,and then improves the effect of network information filtering.Considering feature selection as optimizing problem and in view of traditional Genetic Algorithm's shortcomings,we improve important parameters and core steps of general genetic algorithm,such as self-adapting ability of crossover probability,mutation probability and selection operator.Simulating result illustrates validity of the improved genetic algorithm...
【更新日期】 2007-06-28
【分类号】 TP18
【正文快照】 文本自动分类是进行信息过滤的关键技术.目前在文本自动分类中主要采用向量空间模型来表示文本,即以向量(t1w1,t2w2,…,tnwn)表示一篇文档,其中ti为第i个特征项,wi为第i个特征项的权重,一般选择文本中的词作为特征项.这样形成的文本向量维数非常大,文本自动分类的速度和准确率?

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