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从文本特征对文本分类结果的整体影响的角度出发,提出一种基于粒子群优化的文本特征选择方法(PSOTFS),使用粒子群算法来挖掘文本特征选择规则。PSOTFS首先使用开方检验对文本特征进行预选择,然后使用粒子群算法对预选择得到的文本特征进行精选。PSOTFS以一个粒子表示一条特征选择规则,特征选择规则集对应某个粒子群,采用分类准确率作为适应度函数,采用分组的方式对粒子的维度进行降维。实验结果表明,PSOTFS比开方检验、信息增益、文档频率和互信息方法能得到更好的分类效果。 相似文献
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通过对关联规则综合评价的探讨,提出基于支持度、置信度、Jaccard兴趣度、吸引度和收益因素,面向网上书店和数字图书馆的图书推荐模型,运用熵权法和相对比较法确定模型中指标的权重,并对模型的算法进行研究。通过开发的网上书店系统对模型的功能进行验证,结果表明:该模型能够很好地为用户提供推荐图书。 相似文献
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