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基于信息增益规则排序的关联文本分类

Associative Text Classification with Information Gain-based Rules Ranking

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【作者】 王孟白清源谢丽聪谢伙生张莹

【机构】 福州大学计算机科学与技术系

【摘要】 <正>1前言1998年,Liu,Hsu和Ma提出关联分类方法CBA。CBA集成分类规则挖掘过程和关联规则挖掘过程,取得比同样基于规则的决策树分类算法C4.5更好的分类效果。此后,针对CBA的不足提出各种变种,典型的有CMAR和ARC-BC。

【Abstract】 A shortage of associative classifier is that the rules pruned to improve the classification efficiency will lead to descending of accuracy when mass rules are generated.Therefore,an associative text categorization algorithm with information gain-based rules ranking is presented,which only uses the top-k rules that have higher information gain in each class.This study illuminates that the information gain-based rules ranking algorithm not only get less rules but is helpful for improving the accuracy of the association categorization.The experimental results show the performance of this method is better than both ARC-BC algorithm and the algorithm which uses all rules.

【基金】 福州大学科技发展基金(2005-XQ-13、2006-XQ-22、XRC-0511);福建省教育厅(JB06023)等资助
  • 【会议录名称】 第二十四届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)
  • 【会议名称】第二十四届中国数据库学术会议
  • 【会议时间】2007-10-20
  • 【会议地点】中国海南海口
  • 【分类号】TP391.1
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
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