| 改进的TAN构造算法及其文本分类 |
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| 引用本文： | 石洪波,黄厚宽,景丽萍. 改进的TAN构造算法及其文本分类[J]. 太原师范学院学报(自然科学版), 2002, 1(1): 20-26 |
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| 作者姓名： | 石洪波 黄厚宽 景丽萍 |
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| 作者单位： | 1. 山西财经大学信息与管理学院,山西,太原,030006
2. 北方交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044 |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法，但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系，TAN(Tree Augmented NaIeve Bayes)在许多情况下优于朴素贝叶斯分类器。然而，由于学习TAN所需的空间是数据属性个数的二次项级，限制了TAN对高维数据(如：文本数据)的分类，本文介绍了TAN模型及其一般的构造算法，提出一种新的TAN构造算法ITAN，该算法的空间复杂度是数据属性个数的线性级，最后将该算法用于文本分类，实验比较了朴素贝叶斯分类器和TAN分类器，实验结果表明：该方法具有较好的分类性能。
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| 关 键 词： | 文本分类 TAN 朴素贝叶斯 贝叶斯网 算法 数据分类 |
| 文章编号： | 1672-2027(2002)01-0020-07 |
| 修稿时间： | 2002-09-15 |
An Improved Algorithm for Constructing TAN and Text Classification |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | TAN |
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