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文檔簡(jiǎn)介
1、Internet的迅猛發(fā)展使得網(wǎng)頁(yè)分類技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣。這種技術(shù)通過(guò)將web網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類、組織和檢索,達(dá)到有效組織處理海量網(wǎng)頁(yè)的目的,它是主題搜索、個(gè)性化信息檢索、搜索引擎的目錄導(dǎo)航以及信息過(guò)濾等領(lǐng)域的核心技術(shù)。
網(wǎng)頁(yè)提供的特征通常多達(dá)數(shù)萬(wàn)個(gè),直接基于這數(shù)萬(wàn)個(gè)變量的建模難度相當(dāng)大,這就使得特征提取成為網(wǎng)頁(yè)分類的一個(gè)關(guān)鍵步驟。但是,傳統(tǒng)特征提取方法存在兩個(gè)明顯的不足:其一,傳統(tǒng)的MI度量方法過(guò)分傾向于低頻詞和小樣本類別,降
2、低了抽取出的特征的代表性。其二,傳統(tǒng)的特征選擇方法只是簡(jiǎn)單地按特征度量的分值依次選取具有最大分值的特征,忽略了特征的組合對(duì)類別的偏向程度,導(dǎo)致單個(gè)特征較優(yōu),但組合起來(lái)卻未必最優(yōu),從而降低了分類器的性能。
本文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于,在MI(互信息)度量的基礎(chǔ)上提出一種新的度量-MIDN特征度量(定義見4.2.2節(jié)),并提出兩種新的特征選擇方法:BBS_S(BiasBalanced Selection by Score)和BBS
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