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基于粒子群优化的文本特征选择方法
引用本文:路永和,曹利朝.基于粒子群优化的文本特征选择方法[J].现代图书情报技术,2011(Z1):76-81.
作者姓名:路永和  曹利朝
作者单位:中山大学资讯管理学院;
摘    要:从文本特征对文本分类结果的整体影响的角度出发,提出一种基于粒子群优化的文本特征选择方法(PSOTFS),使用粒子群算法来挖掘文本特征选择规则。PSOTFS首先使用开方检验对文本特征进行预选择,然后使用粒子群算法对预选择得到的文本特征进行精选。PSOTFS以一个粒子表示一条特征选择规则,特征选择规则集对应某个粒子群,采用分类准确率作为适应度函数,采用分组的方式对粒子的维度进行降维。实验结果表明,PSOTFS比开方检验、信息增益、文档频率和互信息方法能得到更好的分类效果。

关 键 词:文本分类  特征选择  文本特征  粒子群优化  开方检验

Text Feature Selection Method Based on Particle Swarm Optimization
Lu Yonghe Cao Lichao.Text Feature Selection Method Based on Particle Swarm Optimization[J].New Technology of Library and Information Service,2011(Z1):76-81.
Authors:Lu Yonghe Cao Lichao
Institution:Lu Yonghe Cao Lichao(School of Information Management,Sun Yat-Sen University,Guangzhou 510006,China)
Abstract:From the perspective of the overall impact of text features on the result of text categorization,a text feature selection method based on particle swarm optimization(PSOTFS)is proposed;to mine the text feature selection rules by PSO algorithm.At first,PSOTFS uses CHI to preselect the text features,then uses PSO algorithm to precisely select the text features from the preselected text features.PSOTFS uses a particle to represent a feature selection rule and the set of feature selection rules corresponds with...
Keywords:Text categorization Feature selection Text feature Particle swarm optimization CHI  
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