目前对以朴素贝叶斯算法为代表的文本分类算法,普遍存在特征权重一致,考虑指标单一等问题.为了解决这个问题,提出了一种基于TF-IDF的朴素贝叶斯改进算法TF-IDF-DL朴素贝叶斯算法.该算法以TF-IDF为基础,引入去中心化词频因子和特征词位置因子以加强特征权重的准确性.为了验证该算法的效果,采用了搜狗实验室的搜狗新闻数据集...
本文通过改进tf ? idf算法,提出了一种基于向量空间模型和类别特征提 取的文本分类方法, 并对 Web 新闻进行了两级类目 (5 个一级类目, 36 个二级类目) 分类; 通过多次测试, 确定了类别特征提取的最佳维度,通过降低新闻关键词向量的维度,一定程度上改善了交叉类别的分类效 果,从而实现 Web 新闻的高效...
将长句划分为单个词组,并将切好的词组放入词包中,扩展成链式结构,形成词袋模型;S3.3:采用TF‑IDF算法计算训练集中每条用户信息的TF‑IDF权重矩阵;S3.4:采用朴素贝叶斯分类方法对训练集进行分类训练,得到训练好的参数,并根据训练好的参数对测试集进行分类处理,为测试集中的用户信息匹配对应的标签,得到人物标签数据...
基于暗数据的服务推荐算法研究 我们创新性地使用了以TF-IDF为加权因子的改进TextRank算法.对于链路预测方面,我们使用基于翻译的表示学习方法完成对知识图谱的关系路径构建三元组,并将它嵌入到低维空间中.最后,本课题通过一系列实验有效地证明了所用方法的可行性,通过设计服务推荐系统... 涂家民 - 《哈尔滨工业大学》...
本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取.构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类.主要比较了表情符号、标点符号,基于情感词典的特征提取和基于二次情感特征提取方法,在不同的组合下的分类性能,寻找...
本发明所采取的技术方案是:一种基于lda的大数据新闻分类方法,包括以下步骤:对获得的新闻文档进行预处理,得到语料库;对得到的语料库进行lda建模,得到主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵;根据主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵,结合分类算法进行分类,得到新闻文档所属的类别。作为所述的一种基于lda的大数据新闻分类方法的...
S1060:风险类别分类并获取分类训练文件,根据所述分词文件和所述类别训练样本文件执行风险评估分类并获取分类评估文件,风险评估分类用于判断潜在风险和争议点,本实施例采用朴素贝叶斯算法使用的库是github.com/xfxyjwf/go-tfidf执行合同条款分类,根据分类训练文件评估风险等级,分类评估包括条款不明确或模糊类别、违约风险类别...
在接下来的这节内容中,我们将会介绍第3种基于朴素贝叶斯思想的极大化后验概率模型——高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes, GNB)。 根据Categorical贝叶斯和Multinomial贝叶斯算法的原理可知,前者只能用于处理类别型取值的特征变量,而后者的初衷也是为了处理包含词频的文本向量表示(尽管从结果上看也适用于类似TFIDF这样的...
S44.根据朴素贝叶斯算法计算得出P(c k |topic),选择概率最大的P(c k |topic)值作为用户属性计算值。 6.根据权利要求1所述的基于移动终端应用数据的预测推荐方法,其特征在于,所述步骤S5的具体步骤如下: S51.利用改进的皮尔逊相似度ρ u ' v 的邻居相似度计算方法,根据主题-词矩阵C t×l 计算主题的N个邻...
6.朴素贝叶斯(naive bayes)分类是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法,该分类法在贝叶斯算法上进行了简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立,不存在某个属性变量会对决策结果造成过大或过小的影响。朴素贝叶斯通过特征计算分类的概率,选取概率大的那种情况,极大简化了贝叶斯方法的复杂性。技术实现要素:7....