基于拉推策略的文本分类增量学习研究
【摘要】：增量学习算法被广泛用于解决面向大规模数据集的机器学习问题。针对文本分类问题,该文提出了增量学习算法的一般性问题。基于拉推策略的基本思想,该文提出了文本分类的增量学习模型 ICCDP。最后,进一步探讨了 ICCDP 模型在增量学习一般性问题上所表现的基本特性。
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张玉峰;何超;;基于潜在语义分析和HS-SVM的文本分类模型研究[J];情报理论与实践;2010年07期 |
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代六玲,黄河燕,陈肇雄;一种用于文本分类的语义SVM及其在线学习算法[J];计算机工程与应用;2004年36期 |
| 3 |
高洁;赵俊荣;;基于增量式Bayes的中文网页自动分类技术[J];电脑知识与技术(学术交流);2006年14期 |
| 4 |
郑海,林鸿飞;基于段落匹配的文本分类机制[J];计算机工程与应用;2004年28期 |
| 5 |
王丁,运海红,张辉;文本自动分类系统的研究与实现[J];信息技术;2005年03期 |
| 6 |
李忠伟,张健沛,杨静;基于支持向量机的增量学习算法研究[J];哈尔滨工程大学学报;2005年05期 |
| 7 |
杜志文;曾文华;;网格计算在文本分类中的应用[J];微电子学与计算机;2006年S1期 |
| 8 |
崔彩霞;王素格;;基于粗集的支持向量机文本分类方法研究[J];科技广场;2006年08期 |
| 9 |
祝晓鲁;白振兴;贾海燕;;自动文本分类技术研究[J];现代电子技术;2007年03期 |
| 10 |
张桂芸;刘洋;王元元;;基于模糊认知图的文本分类推理算法[J];计算机工程与应用;2007年12期 |
| 11 |
陈莲娜;姚伏天;;用于文本分类的多核SVM算法研究[J];计算机工程;2007年09期 |
| 12 |
王倩倩;段震;张燕平;;基于交叉覆盖算法的文本分类[J];计算机技术与发展;2007年06期 |
| 13 |
董梅;胡学钢;;基于多特征选择的中文文本分类[J];计算机技术与发展;2007年07期 |
| 14 |
巩知乐;张德贤;;文本挖掘理论概述[J];福建电脑;2008年09期 |
| 15 |
张春红;;文本分类技术应用于学科导航分类的可行性探讨[J];情报科学;2009年07期 |
| 16 |
陶兰,申军霞;文本信息自动分类系统ITC98(Ⅰ)──ITC98总体结构与编码子系统[J];中国农业大学学报;1999年04期 |
| 17 |
韩家新,何华灿;SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究[J];计算机应用研究;2004年01期 |
| 18 |
王天江,叶卫国,卢正鼎,李永平;LSI和kNN相结合的文本分类模型研究[J];华中科技大学学报(自然科学版);2004年04期 |
| 19 |
卢娇丽,郑家恒;基于粗糙集的文本分类方法研究[J];中文信息学报;2005年02期 |
| 20 |
陈文亮,朱慕华,朱靖波,姚天顺;基于Bootstrapping的文本分类模型[J];中文信息学报;2005年02期 |
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