唐诗题材自动分类研究

将文本分类技术引入唐诗研究。首先将唐诗按照题材分为爱情婚姻、边塞战争、交游送别、羁旅思乡、山水田园、咏史怀古和其他7类, 并据此提出唐诗题材自动分类模型。所选500首诗歌样本以《唐诗三百首》为基础, 并有所补充。采用向量空间模型(VSM)将唐诗文本转换为向量, 通过卡方检验进行词语特征选择, 最后基于朴素贝叶斯和支持向量机算法构造文本分类器, 取得较好的题材分类效果。此外, 还验证了作者关于题目、体制、作者等变量对题材分类产生影响的假设, 为相关诗歌本体研究提供了科学依据。     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中.实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的.     

鲁迅小说的素朴之美

朴素、平实是鲁迅小说艺术又一个富有特色的风格特征。该风格表现为：＂小＂处着眼,＂广＂域取材,＂俗＂中见雅。其特征为：民俗性和时代性。素朴之美渊源植根于生活,成长于对中外作家作品的借鉴,成熟于鲁迅精神的思考和锤炼。     

基于主机行为模式的P2P流分类模型的设计与实现

本文提出了一种基于主机行为模式的流分类方法,该方法以朴素贝叶斯分类方法为理论依据。利用该方法在Weka环境中实现了分类器的设计。实验证明,该分类器能够准确识别出出现的各类P2P流,平均准确率高达96.5%。     

多阶段聚类—朴素贝叶斯的异常检测

针对异常检测手段用来标定数据集中明显的不同于其他数据的对象,提出多阶段聚类旨在解决噪声数据的引入和缺失属性样本的处理,并改变传统的贝叶斯分类的被动学习为主动学习的方式来构造性能优越的分类器。在数据预处理阶段,利用密度聚类滤去噪声点,密度聚类的输出作为下一阶段的K-means聚类的输入,提高了K-means的分类准确率。K-means负责对缺失属性的样本进行处理。在分类阶段,利用adaboost学习算法优化朴素贝叶斯分类器,使其获得较好的分类效果。     

基于贝叶斯网络的Peer-to-Peer识别方法

网络业务分类与识别是网络管理、网络规划和安全的必要途径,而Peer-to-Peer (P2P)流量由于采用伪装端口、动态端口以及应用层加密,已成为业务分类与识别的主要难点. 该文提出了P2P业务的精确识别方法,通过对流统计特性的分析,提取相关特征属性,应用遗传算法选取最优特征属性子集,并采用贝叶斯网络机器学习方法识别P2P流量. 实验表明Ｋ2,TAN和BAN能有效快速地识别P2P业务,分类精度高达95%以上,很大程度上优于朴素贝叶斯分类和BP神经网络方法. 同时该系统具有可扩展性,能够识别未知的P2P流量,并适用于实时分类识别环境.     

改进的SVM在语音识别文本分类中的应用

利用改进的SVM分类算法处理汉语语音识别结果文本的分类问题,针对语音识别文本的特点简化了文本分类的预处理过程,调整支持向量机的分类超平面,并且自动优化参数,结合实际的识别结果文本集测试了改进的SVM性能,同时实现了KNN和贝叶斯分类算法,对3种分类性能进行了评价.     

一种基于特征置换的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法是一种广泛使用的分类算法,在独立性假设不完全满足的情况下计算效率和分类效果均较为理想.通过分析全局特征向量中各特征与类别属性之间的联系,提出将组合特征置换多源特征,用组合特征的共现率对多源特征进行概率调整的新方法,在不同数据集的实验中,调整后的朴素贝叶斯分类器(FRNB)的分类精度均好于传统朴素贝叶斯分类器.测试结果表明,改进后的算法是有效可行的.     

一个新的个性化搜索引擎排序算法

通过对现有个性化搜索引擎排序算法的研究,提出了一个新的排序算法.该算法首先在不同粒度上多次使用SVD技术和k-means聚类技术,将用户浏览历史及其所包含的词在不同层次上进行文档聚类和词聚类,创建两棵加权兴趣树:文档类树和词类树.其中,树中每个节点的权值表示用户对该类文档或该类词的感兴趣程度.接着,利用朴素贝叶斯分类器对搜索引擎得到的网页进行文档分类和词分类,并根据分类结果进行网页评分.最后,将网页根据文档得分降序排列.实验表明该方法能为用户提供更为精确的个性化排序.     

一种改进的朴素贝叶斯分类器在文本分类中的应用研究

文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度.