10.3969/j.issn.1008-0171.2013.02.009
网络留言分类中贝叶斯复合算法的应用研究
Bayes算法在已知先验概率与条件概率的情况下进行模式分类,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体,但实际上类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数是不确定的.为了解决上述问题,提出了一种基于SVM-EM算法的Bayes算法,首先利用非线性变换和结构风险最小化原则将流量分类问题转化为二次寻优问题,然后要求EM算法对Bayes算法要求条件独立性假设进行填补,最后利用Bayes算法进行网络留言分类,提高了分类的准确性和稳定性.
网络留言、文本分类、Bayes、SVM、EM
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TP391(计算技术、计算机技术)
甘肃省教育科学"十一五"规划课题GS[2010]GX046
2013-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
43-47,68
