基于改进的贝叶斯模型的中文网页分类器

【摘要】：本文提出了一种改进的基于统计的中文网页的分类算法,通过对传统的基于计算相似度文本分类方法和基于贝叶斯模型文本分类算法的研究,我们对贝叶斯模型分类算法进行了改进,提出了利用类别密度函数似然比来增加特征词的可分性信息的算法.通过对计算相似度方法,贝叶斯方法及改进的贝叶斯方法对比实验表明,改进算法可以最大化类与类的间隔,因而具有较高的分类精确率和召回率.

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前10条

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3	彭涛;左万利;赫枫龄;张长利;;基于粒子群优化算法的网页分类技术[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2006年
4	程静;邱玉辉;;Web Mining中的网页分类[A];第十八届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2001年
5	万中英;王明文;廖海波;左家莉;;维数约简在网页分类中的应用[A];NCIRCS2004第一届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2004年
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中国博士学位论文全文数据库

前6条

1	孙建涛;Web挖掘中的降维和分类方法研究[D];清华大学;2005年
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前10条

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前7条

1	边歆;越主动越安全[N];网络世界;2006年
2	王玉春赵洪新;齐市检察院网络建设步伐快[N];黑龙江经济报;2008年
3	陈洪强;管理网页好帮手[N];中国电脑教育报;2002年
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5	彭朝晖稳捷网络大中国区总经理;电信应用安全的标准[N];网络世界;2010年
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