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Received:January 13, 2009
Received:January 13, 2009
中文摘要: 传统的TFIDF公式常被用于信息检索各种计算特征项权重的场合，但在文本分类任务下，TFIDF忽略了特征项的类别信息，且较易产生一些不合理的低频高权特征，一定程度上影响了最终分类的准确性。本文提出一种基于类别概念的TFCW特征选择方法，该方法避免了TFIDF的上述缺陷。实验表明该方法用于文本分类中优于目前常见的TFIDF改进算法。
中文关键词: 文本分类 特征选择 TFCW 类别
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:国家自然科学基金(69983007)
| Author Name | Affiliation |
| 杨奋强 | 中国科学院 研究生院 信息科学与工程学院 北京 100049 |
| 刘玉贵 |
| Author Name | Affiliation |
| 杨奋强 | 中国科学院 研究生院 信息科学与工程学院 北京 100049 |
| 刘玉贵 |
引用文本：
杨奋强,刘玉贵.文本分类中基于类别概念的特征选择方法①.计算机系统应用,2009,18(10):93-96
.A New Feature Selection Method Based on Class-Concept in Text Categorization.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(10):93-96
杨奋强,刘玉贵.文本分类中基于类别概念的特征选择方法①.计算机系统应用,2009,18(10):93-96
.A New Feature Selection Method Based on Class-Concept in Text Categorization.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(10):93-96
