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徐明 (徐明.) | 高翔 (高翔.) | 许志刚 (许志刚.) | 刘磊 (刘磊.)

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摘要:

通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。

关键词:

微博分类 权值计算 卡方统计量 特征选择

作者机构:

  • [ 1 ] [徐明]北京工业大学
  • [ 2 ] [高翔]北京工业大学
  • [ 3 ] [许志刚]北京工业大学
  • [ 4 ] [刘磊]北京工业大学

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来源 :

计算机工程与应用

ISSN: 1002-8331

年份: 2014

期: 19

页码: 113-117,142

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