齐鲁工业大学学报

2009, v.23;No.89(03) 22-24

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Web文本分类中特征选择的研究
Research about text feature selection of Web text classification

石芙芙;董祥军;陈修宽;

摘要(Abstract):

Web文本分类是Web文本挖掘的一个重要研究领域。Web文本分类中通常采用向量空间模型(VSM)来表达文本特征,但是所产生的维数是巨大的,从而导致处理过程非常复杂,所以需要先对文本特征进行合理的降维处理。本文对常见的特征选择算法进行了介绍,并对它们进行了比较,最后结合当前的研究成果分析特征选择的发展趋势。

关键词(KeyWords): Web文本分类;向量空间模型;特征选择

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 山东省自然科学基金(Y2007G25);; 山东省优秀中青年科学家奖励基金项目(2006BS01017)

作者(Author): 石芙芙;董祥军;陈修宽;

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