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针对传统朴素贝叶斯分类模型应用过程中存在的特征项冗余问题,使用遗传禁忌算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提出了一种改进的朴素贝叶斯分类方法来解决用户模板中存在的单类别词汇问题。经实验证明,该方法比传统的朴素贝叶斯分类模型具有更好的鲁棒性和分类性能。
一种改进的基于遗传禁忌优化的NB算法
【摘 要】
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针对传统朴素贝叶斯分类模型应用过程中存在的特征项冗余问题,使用遗传禁忌算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提出了一种改进的朴素贝叶斯分类方法来解决用户模板中存在的单类别词汇问题。经实验证明,该方法比传统的朴素贝叶斯分类模型具有更好的鲁棒性和分类性能。
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2010年08期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873247）, 山东省自然科学基金重点资助项目（ZR2009GZ007）, 山东省高新技术自主创新工程项目（2008ZZ28）
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