【摘 要】
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从特征选择、局部区域划分和词汇语义相似性计算入手,利用随机词汇迭代模型(random terms iterative model,RTIM)进行海量兴趣点(point of interest,POI)文本分类。通过词汇频度、集中度和离散度方法筛选出特征词汇;依据文本与各POI类别间的相似度进行局部区域划分;在每个局部区域内基于词汇在文本中的排列顺序构建词频向量,基于词频向量中词频的随机删除和重构,
【机 构】
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广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西师范学院资源与环境科学学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41361022）,广西北部湾重大基础研究专项基金资助项目（2011GXNSFE018003,2012GXNSFEA053001）
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从特征选择、局部区域划分和词汇语义相似性计算入手,利用随机词汇迭代模型(random terms iterative model,RTIM)进行海量兴趣点(point of interest,POI)文本分类。通过词汇频度、集中度和离散度方法筛选出特征词汇;依据文本与各POI类别间的相似度进行局部区域划分;在每个局部区域内基于词汇在文本中的排列顺序构建词频向量,基于词频向量中词频的随机删除和重构,获取特征映射矩阵;通过特征映射矩阵将文本转为特征向量,并采用SVM分类器进行POI文本分类。实验证明,该
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