文献类型：期刊文章

作　　者：闫瑞[1,2] 曹先彬[1,2] 李凯[3]

机构地区：[1]中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥230027 [2]安徽省计算与通讯软件重点实验室,安徽合肥230027 [3]解放军保密委员会技术安全研究所,北京100091

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家973课题(No.2004CB318109);国家863课题(No.2007AA11Z240);教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-07-0787)

年　　份：2009

卷　　号：37

期　　号：5

起止页码：1019-1024

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20092412123358)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：短文本分类是网络内容安全的一种主要方法.然而,短文本固有的关键词特征稀疏和样本高度不均衡等特点,使得难以直接使用现有针对长文本的分类算法.本文提出了一种针对短文本的动态组合分类算法.首先构造出一种树状组合分类器结构,可有效缓解短文本特征稀疏和样本高度不均衡对分类性能的影响;进一步,提出了一种动态调整策略来训练组合分类器,可以根据样本的分布特点自适应地调整分类器的组合结构.测试实验表明,相对于传统的单一分类方法和集成分类方法,动态组合分类算法在短文本分类中可以获得更好的准确率和召回率.

关 键 词：短文本分类  组合分类器 动态调整策略  ADABOOST算法

分 类 号：TP391]