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《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 2010年01期
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结合ODF和辨识集的特征选择

朱颢东  周姝  钟勇  
【摘要】:在中文文本分类中,由于中文词条总数较高,限制了中文文本分类算法的选择空间。特征选择是文本分类的一个核心研究课题。提出了一个优化的文档频(optimal document frequency,ODF),再结合粗糙集提出了一个新的基于辨识集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同优化的ODF结合起来,提出了一个综合的特征选择方法。该综合选择方法首先使用优化的ODF进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后再利用所提出的属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明该方法有较好的准确率和召回率。

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 朱鹏飞;胡清华;于达仁;;基于大间隔粒计算的特征选择[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2010年05期
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张振琳;黄明;;改进的差别矩阵及其求核方法[J];大连交通大学学报;2008年04期
2 周创德;田卫东;;基于约束函数的差别矩阵及其求核算法[J];计算机工程;2008年15期
3 王柯;朱启兵;;一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法[J];计算机工程与科学;2008年06期
4 朱颢东;钟勇;;一种新的基于多启发式的特征选择算法[J];计算机应用;2009年03期
5 杨明;杨萍;;基于广义差别矩阵的核和属性约简算法[J];控制与决策;2008年09期
6 周茜,赵明生,扈旻;中文文本分类中的特征选择研究[J];中文信息学报;2004年03期
7 张海龙;王莲芝;;自动文本分类特征选择方法研究[J];计算机工程与设计;2006年20期
8 赵卫东,戴伟辉;基于特征矩阵的决策表约简研究[J];系统工程理论与实践;2003年03期
9 徐章艳;杨炳儒;宋威;侯伟;;一种快速计算HU差别矩阵的属性约简算法[J];小型微型计算机系统;2008年10期
10 王莉;陈世联;;基于差别矩阵的属性约简算法[J];云南民族大学学报(自然科学版);2006年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈景年;黄厚宽;杨莉萍;田凤占;;基于分布不完整数据选择性分类器[J];北京交通大学学报;2008年02期
2 陈景年;黄厚宽;徐力;伊传环;;利用增益率构建混合型选择性不完整数据分类器[J];北京交通大学学报;2009年05期
3 王中锋;王志海;付彬;;贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析[J];北京交通大学学报;2011年02期
4 蒋宗礼;李宪雷;徐学可;;基于主题Hub值的元搜索[J];北京工业大学学报;2009年03期
5 马勇;仝瑶瑶;程玉虎;;一种改进的最大相关最小冗余选择性贝叶斯分类器[J];北京科技大学学报;2012年01期
6 郑建军,刘炜,刘琼昕,刘玉树;基于选择性的贝叶斯分类器集成方法[J];北京理工大学学报;2003年06期
7 高影繁;马润波;刘玉树;;一种快速文本归类算法的设计与实现[J];北京理工大学学报;2006年12期
8 张全新;郑建军;牛振东;原达;;贝叶斯分类器集成的增量学习方法[J];北京理工大学学报;2008年05期
9 李玉玲;吴祈宗;;基于Rough Set的贝叶斯网络结构学习研究[J];北京工商大学学报(自然科学版);2007年02期
10 秦笙;蔡禄;;基于二级结构信息的蛋白质相互作用贝叶斯分类预测[J];内蒙古科技大学学报;2010年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 程泽凯;泰锋;;贝叶斯网络分类器结构学习:基于启发式的G2算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 杨波;秦锋;程泽凯;;一种新的分类学习系统评估度量[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
3 赵越岭;王英丽;;基于粗糙集感应电动机故障诊断决策规则分析[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 ;Gas Thickness On-line Monitoring Instrument Design Based on BP Neural Network[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 ;Fault Diagnosis Based on Bayesian Networks for the Data Incomplete Industrial System[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
6 肖婷;唐雁;;文本分类中特征选择方法及应用[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
7 ;A Recursive Method of Learning Bayesian Network for Rule Extraction Based on Information Theory[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议(HHME2005)论文集[C];2005年
8 ;The Intelligent Methods for Teaching Quality Comprehensive Assessment[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference(CCDC)[C];2011年
9 李彬彬;易宝林;罗乐;刘文娇;;基于信源学的光谱曲线特征提取技术比较研究[A];中国通信学会第六届学术年会论文集(中)[C];2009年
10 董学春;胡学钢;谢飞;吴共庆;;基于词向量空间模型的文本分类方法[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘家国;基于突发事件风险的供应链利益分配与行为决策研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 孟宇龙;基于本体的多源异构安全数据聚合[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 李炳龙;文档碎片取证关键技术研究[D];解放军信息工程大学;2007年
5 朱佳俊;不确定可拓群决策优化方法及应用[D];东华大学;2010年
6 王中锋;树型贝叶斯网络分类器鉴别式训练研究[D];北京交通大学;2011年
7 祁瑞华;不完整数据分类知识发现算法研究[D];大连理工大学;2011年
8 邹长城;中国核电产业自主化发展研究[D];中南大学;2011年
9 王清;集成学习中若干关键问题的研究[D];复旦大学;2011年
10 杜炅;离散型随机变量的贝叶斯分类方法研究[D];北京大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 郭明;基于文本分类技术的文本情感倾向性研究[D];郑州大学;2010年
2 左维松;规则和统计相结合的篇章情感倾向性分析研究[D];郑州大学;2010年
3 雷斌;基于Java技术的智能化搜索引擎的研究与设计[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 于洪霞;基于SVM的中文垃圾邮件过滤[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 周霞;基于粗糙集的电子商务交易知识获取研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 井志强;基于扩展的VSM中文文本分类方法[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 汪政;基于支持向量机的改进的密度聚类算法研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
8 刘伟丽;基于粒子群算法和支持向量机的中文文本分类研究[D];河南工业大学;2010年
9 周登;基于N-Gram模型的藏文文本分类技术研究[D];西北民族大学;2010年
10 杨鼎;基于朴素贝叶斯的中文文本情感倾向分类研究[D];湖南工业大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 熊文;王枞;;改进粒子群与支持向量机混合的特征变换[J];北京邮电大学学报;2009年06期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 潘韬,赵卫东,盛昭瀚;决策表最优特征子集的选择——基于粗集理论的启发式算法[J];东南大学学报(自然科学版);2000年05期
2 叶东毅;Jelonek属性约简算法的一个改进[J];电子学报;2000年12期
3 叶东毅,陈昭炯;一个新的差别矩阵及其求核方法[J];电子学报;2002年07期
4 杨明,孙志挥;改进的差别矩阵及其求核方法[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期
5 王继成,潘金贵,张福炎;Web文本挖掘技术研究[J];计算机研究与发展;2000年05期
6 刘少辉,盛秋戬,史忠植;一种新的快速计算正区域的方法[J];计算机研究与发展;2003年05期
7 苗夺谦,胡桂荣;知识约简的一种启发式算法[J];计算机研究与发展;1999年06期
8 黄兵;周献中;胡作进;;不一致决策表的k阶分配序约简[J];计算机工程;2007年05期
9 邹娟;周经野;邓成;刘玲;;基于多重启发式规则的中文文本特征值提取方法[J];计算机工程与科学;2006年08期
10 陈彬,洪家荣,王亚东;最优特征子集选择问题[J];计算机学报;1997年02期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 宋枫溪;自动文本分类若干基本问题研究[D];南京理工大学;2004年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邓维斌;洪智勇;;基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法[J];计算机应用;2010年08期
2 何绍荣;朱颢东;;GA在特征选择中的应用与设计研究[J];计算机工程与应用;2010年27期
3 吴微微;施祖平;;一种垂直分布环境下的特征选择及规则提取算法[J];荆门职业技术学院学报;2008年06期
4 邓维斌;王国胤;洪智勇;;基于粗糙集的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法[J];计算机科学;2011年02期
5 史岳鹏;张明慧;朱颢东;;新的结合互信息和粗糙集的特征选择[J];计算机工程与应用;2011年16期
6 童继进;刘忠;田晓东;;Zernike矩与粗集预处理的神经网络在数字识别中的应用[J];电测与仪表;2005年12期
7 马春华;朱颢东;钟勇;;结合新型文档频和二进制可辨矩阵的特征选择[J];计算机应用;2009年08期
8 朱颢东;周姝;钟勇;;结合ODF和辨识集的特征选择[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2010年01期
9 朱颢东;钟勇;;基于粗糙集和灰色关联度的综合性特征选择[J];计算机工程与应用;2009年35期
10 朱颢东;钟勇;;基于新型文档频和优化的Tabu搜索的特征选择[J];华中科技大学学报(自然科学版);2010年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李晓丽;王彤;杜振龙;;基于粗糙集理论的流数据最优特征选择[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
2 肖健梅;芦晓明;王锡淮;;集装箱起重机防摇系统粗糙集控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 聂力;王翰虎;;一个基于粗糙集理论的分类规则学习算法[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
4 王旭阳;王彤;李明;;基于粗糙集理论的分类规则挖掘方法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
5 刘永红;薛青;郑长伟;;基于粗糙集理论的C4ISR评估方法[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
6 赵明清;陶树平;;基于模糊等价关系的粗糙集[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2003年
7 葛丽;傅彦;;粗糙集在科学数据属性约简中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
8 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论建立中老年肺炎中医症候诊断标准[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 赵荣珍;杨娟;黄显华;;粗糙集理论的故障知识发现及其工程应用模式研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
10 顾成杰;张顺颐;刘凯;黄河;;基于粗糙集和禁忌搜索的特征选择方法[A];江苏省电子学会2010年学术年会论文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 周晓娟;TD已过分水岭[N];通信产业报;2008年
2 天相投顾 闻群王聃聃;选基金需考虑风险承受力[N];中国证券报;2007年
3 ;栉风沐雨铸辉煌 继往开来谱华章[N];人民邮电;2006年
4 孙志伟;刘刚检查城防林建设[N];齐齐哈尔日报;2008年
5 郑卫东;高产鹅选种方法和标准[N];中国畜牧兽医报;2007年
6 海通证券 娄静吴先兴;把握风险收益特征选择最适合自己的基金[N];上海证券报;2007年
7 王玮 蔡莲红;数据挖掘走入语音处理[N];计算机世界;2001年
8 张小东;促销之十大常见误区(一)[N];黑龙江经济报;2006年
9 华泰证券 吴璟;权证投资:只买对的,不买便宜的[N];上海证券报;2008年
10 广西钦州灵山县灵城二小 纪雪林;小场地训练途中跑的方法[N];中国体育报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张国军;基于粗糙集的相对属性约简算法及决策方法研究[D];华中科技大学;2010年
2 马君华;粗糙集属性约简和聚类算法及其在电力自动化中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
3 杨习贝;不完备信息系统中粗糙集理论研究[D];南京理工大学;2010年
4 纪霞;不完备信息系统中粗糙集理论的扩展研究与应用[D];安徽大学;2010年
5 赵佰亭;混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
6 刘业政;基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究[D];合肥工业大学;2002年
7 丛蓉;作战指挥决策支持系统目标融合识别研究[D];大连理工大学;2010年
8 哈斯巴干;神经网络及其组合算法的遥感数据分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
9 韦娜;基于内容图像检索关键技术研究[D];西北大学;2006年
10 张颖;基于群集智能模式识别方法的研究[D];大连理工大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 黎源;基于粗糙集的中文文本分类在邮件过滤中的研究[D];暨南大学;2011年
2 崔彩霞;基于支持向量机的文本分类方法研究[D];山西大学;2005年
3 陈超兰;基于粗糙集的垃圾邮件过滤研究[D];西南大学;2006年
4 吕望;基于粗糙集的车辆超载自动检测方法研究[D];长沙理工大学;2010年
5 田静宜;基于粗糙集和神经网络的柴油机故障诊断研究[D];中北大学;2011年
6 于兴网;粗糙集属性约简算法在数据挖掘中的研究[D];重庆大学;2004年
7 雷明;基于粗糙集理论的决策表压缩[D];华北电力大学(北京);2010年
8 魏悦亮;粗糙集在数据挖掘不确定性问题中的研究[D];中国石油大学;2010年
9 袁晓娟;基于粒计算的双论域粗糙集模型研究[D];兰州大学;2010年
10 武金艳;粗糙集与证据理论在医疗智能诊断系统中的应用研究[D];湖南大学;2010年
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