文献类型：期刊文章

作　　者：石慧[1] 贾代平[2] 苗培[1]

机构地区：[1]山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014 [2]山东工商学院计算机科学与技术学院,山东烟台264005

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61272244)

年　　份：2014

卷　　号：34

期　　号：11

起止页码：3279-3282

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为克服传统信息增益(IG)算法对特征项的频数考虑不足的缺陷,在对传统算法和相关改进算法深入分析的基础上,提出一种基于词频信息的改进的IG文本特征选择算法。分别从特征项在类内出现的频数、类内位置分布、不同类间的分布等方面对传统IG算法的参数进行了修正,使特征频数信息得到充分利用。对文本分类的实验结果表明,所提算法的分类精度明显高于传统IG算法和加权的IG改进算法。

关 键 词：文本分类 特征选择  信息增益 词频 参数修正

分 类 号：TP391.1]