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朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术,能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程,构造了一个文本分类器。试验表明,朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。 相似文献
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基于朴素贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究 总被引：3，自引：0，他引：3
随着我国反洗钱活动中大额与可疑交易报告制度的不断完善，面对不断增长的交易报告数据，如何有效地从中检测出可疑交易是当前我国反洗钱工作中面临的核心问题之一。朴素贝叶斯分类是数据挖掘方法的一种，通过对案例数据的训练学习达到对未知类标识的样本分类。基于朴素贝叶斯分类的思想设计了适用于反洗钱中可疑交易识别的贝叶斯分类算法及模型,用数据对该算法进行了实验验证，并提出了与聚类算法相结合的综合运用设想。 相似文献
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针对以大型烟草智能管理数据系统中冗余信息过大,搜索效率过低的问题,本文提出一种基于烟草兴趣属性的数据分类算法.该算法对烟草正常数据和冗余数据进行判断分类,运用朴素贝叶斯决策理论对冗余数据进行过滤,保证烟草数据检索的高效性.实验结果表明,在以云计算为基础的烟草数据库实验平台上,该方法大幅提高了数据搜索的效率. 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2021,(18)
文章以豆瓣网站书籍评论为分析对象,采用中文情感词汇本体库进行情感要素的识别与加权,结合朴素贝叶斯算法实现了用户评论文本的情感自动分类,并探讨了该算法的分类效果,研究发现:朴素贝叶斯算法能够实现评论文本的情感分类,分类效果较好,但仍需结合规则匹配和人工校对的方式,提升分类效果。 相似文献
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本文在介绍和分析贝叶斯理论的基础上,提出了贝叶斯算法和朴素贝叶斯分类器.并阐述了贝叶斯算法及朴素贝叶斯分类器在反垃圾邮件中的应用. 相似文献
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在大数据时代背景之下,数据的分类和集成已经成为一种趋势,工业传感网也不例外。然而工业传感网数据有着数据量庞大,数据内容丰富的特点,对其进行人工分类费时费力。因此如何对工业传感网数据进行智能分类是工业领域中非常重要的一个模块。本文针对工业传感网数据的特性,在原有朴素贝叶斯算法(NB)的基础上,引入特有属性和公有属性的概念,并对两类属性赋予不同的权重,提出了一种基于特有公有属性的朴素贝叶斯(S-P-PNB)改进算法,并且用能够代表工业传感网数据的不同家电测试数据来进行实验。通过多次实验表明,该算法的改进能够有效提高不同家电测试数据的分类正确率,为其后续的数据集成做了铺垫,也为工业传感网数据分类提供了一种新的可行性算法。 相似文献
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及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将该方法应用到动物卫生领域舆情主题分类中,分类结果精确度为0.9402,Marco_F1达到0.9339。通过与朴素贝叶斯（NB）和THUCTC两种方法的对比实验,证明本文提出的基于本体和加权朴素贝叶斯的分类方法有效且具有可行性,但是领域本体的概念、关系的完备程度会影响分类的效率。 相似文献
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针对传统的朴素贝叶斯算法对垃圾邮件的过滤率不高等问题,提出了一种基于最小风险贝叶斯网络垃圾邮件信息过滤技术,提出的最小风险贝叶斯能够减少正常邮件判为垃圾邮件的风险,最后实验表明,与传统的算法相比较,本文提出的方法过滤效果有较大的提高。 相似文献
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对基于贝叶斯的垃圾邮件过滤器的原理及其关键技术进行了详细描述。针对朴素贝叶斯模型对分类信息过度简化和准确率低等缺点,通过引入拉普拉斯平滑对贝叶斯过滤器进行了设计与实现。实验结果表明,改进后的贝叶斯过滤器具有了更好的过滤效果。 相似文献
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[研究目的]为提高人工分类效率,降低因分类人员主观知识结构和客观环境因素影响导致的分类错误率,本研究构建了基于层次分类器的专利文本分类模型。[研究方法]随机抽取A、D、E、H4个部中的4000条中文发明专利,以其名称和摘要数据为实验对象,通过文本预处理及文本特征表示后,基于KNN、支持向量机、Rocchio和朴素贝叶斯4种机器学习模型,分别探索IPC部、大类、小类和大组层次上的最佳分类模型及其组合。[研究结论]实验结果显示,层次结构可有效改善平面分类模型的性能,层次组合模型比层次单一模型拥有更高的分类准确率,各层次的最优分类模型分别是：支持向量机(部)、Rocchio+支持向量机(大类)、Rocchio+朴素贝叶斯+支持向量机(小类)、KNN+朴素贝叶斯+支持向量机+支持向量机(大组)。 相似文献
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利用文本分类、情感分析等自然语言处理手段,开发基于互联网文本信息的地区环境形象评价方法。为满足生态环境大数据的分析需求,划分了环境形象类别,分别从文体来源、情感极性和环境要素这三种角度评价地区环境形象。人工标注环境文本语料,对比支持向量机、朴素贝叶斯和卷积神经网络三种算法,最终构建了以卷积神经网络为核心算法的地区环境形象评价模型。方法的分类效果较好,三种分类的F1值均满足分析需求,环境要素的F1值在0.8~0.9之间,情感分析的F1值在0.8以上,文体来源的F1值在0.9左右。该方法应用在长三角城市,可实时处理地区热点环境舆情,分析地区环境形象,提供精准直观的环境形象评估结果,为区域环境管理提供基础信息支持。 相似文献
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采用向量空间模型（VSM）描述文本，利用隐性语义索引（LSI）R术进行特征重构与降维，构造了BP神经网络文本分类器。将朴素贝叶斯分类技术与前者结合构造了一种混合文本分类器。实验结果表明混合分类器分类准确度和分类速度得到提高。 相似文献
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基于贝叶斯网的分类器因其对不确定性问题有较强的处理能力,因此在CRM客户建模中有其独特的优势。在对朴素贝叶斯分类器通用贝叶斯分类器优缺点分析的基础上,引入增强型BN分类器和贝叶斯多网分类器,详细介绍了后者的算法,并将其应用到实际电信CRM客户建模中,取得较好的效果。 相似文献