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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李秀霞 邵作运 郑春厚
为进一步提高文本分类的准确率和鲁棒性,在元样本稀疏表示分类算法的基础上,提出一种迭代加权的元样本稀疏表示文本分类算法,该算法在每一步迭代中依据一定的规则有监督地对权系数进行调整,使目标函数值被限定在较小的范围内,逐步逼近最优拉格朗日乘子,以得到更加稀疏的样本表示系数。实验结果表明,与经典的文本分类算法KNN、SVM及非加权的MSRC算法相比,提出的文本分类算法具有较高的准确率和较好的鲁棒性。
关键词：
文本分类 元样本 分类算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
范少萍 郑春厚 王召兵
首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。
关键词：
文本分类 稀疏表示分类 元样本 MSRC
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵辉 刘怀亮 范云杰 左晓飞
针对向量空间模型中语义缺失问题,将语义词典(知网)应用到文本分类的过程中以提高文本分类的准确度。对于中文文本中的一词多义现象,提出改进的词汇语义相似度计算方法,通过词义排歧选取义项进行词语的相似度计算,将相似度大于阈值的词语进行聚类,对文本特征向量进行降维,给出基于语义的文本分类算法,并对该算法进行实验分析。结果表明,该算法可有效提高中文文本分类效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
尹桂秀
This article introduces a Chinese text automatic classification method,including its principle and classification process.The article focuses on some key theoretical problems,such as word classification,keyword collection and keyword matching.
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
张志强
本文在总结已有求解内含报酬率方法的基础上,提出了一种计算内含报酬率的对数迭代算法,通过理论论证、反复实践,感到用此法计算内含报酬率,原理简明,操作简捷,收敛速度较快,而且拓宽了支付期的限制。
关键词：
内含报酬率 净现值 迭代算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵辉 刘怀亮
为解决短文本特征词少、概念信号弱的问题,结合维基百科进行特征扩展以辅助中文短文本分类。通过维基百科概念及链接等信息进行词语相关概念集合抽取、概念间相关度计算,利用消歧页结合短文本上下文信息解决一词多义问题,进而以词语间语义相关关系为基础进行特征扩展,以补充文本特征语义信息。最后,给出基于维基百科的中文短文本分类算法,并对其进行实验验证。结果表明,该算法能有效提高中文短文本分类效果。
关键词：
短文本分类 维基百科 词义消歧 特征扩展
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高金勇 徐朝军 冯奕竸
为了给教育研究和管理提供可靠的决策支持,对网络信息进行分类处理就成为了一种需要。鉴于TFIDF对短文本分类存在的缺陷,本文采用基于迭代的TFIDF算法对文本向量进行了优化。试验结果表明,基于迭代的TFIDF算法可以有效提高短文本文档分类的准确率。
关键词：
文本分类 网络资源 算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
范少萍 李迎迎 郑春厚
流形学习算法作为一种非线性降维方法,目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,并给出一个低维表示。文章尝试将流形学习算法应用于中文文本分类领域,利用局部线性判别嵌入方法对所选文本数据集进行特征降维。然后,分别利用K近邻分类器(KNN),支持向量机分类器(SVM)对文本进行分类实验。实验结果证明该方法是有效可行的,进一步验证了中文文本空间向量数据符合流形分布。
关键词：
流形学习 文本分类 算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
张乾 金升菊 罗玉坤
针对大数据对政府统计工作影响越来越大的现状,文章提出了一种基于稀疏表示的大数据统计算法框架。首先利用了有放回Bootstrap在数据中的样本和特征上采样形成不同数据子集,用多形态保留相似性方法融合子集中的异构数据,再在融合数据上作数据变换使得数据方便处理和富有信息,最后将变换后数据形成基元字典,基元字典加权构成稀疏表示的字典矩阵。建议算法在加利福尼亚大学机器学习UCI数据库中的Gisette和Internet Advertisements两个数据集进行了大量实验,实验表明,建议算法在数据集都具有最高的分类正确率和最快的运算速度。
关键词：
大数据 稀疏表示 统计工作 基元字典
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘怀亮 张治国 赵捧未
本文依据反馈学习的思想和支持向量机分类算法,在分析中文文本分类过程的基础上,给出了基于反馈学习的中文文本分类模型,通过实验研究了反馈学习对中文文本分类模型性能的影响。结果表明,反馈学习对分类性能的提高有明显作用,它是对实时变化信息的有效解决方法。
关键词：
反馈学习 支持向量机 文本分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姚兴山
本文对文本分类过程中关键的部分进行了改进,在分词阶段,对分词的速度和精度进行了改进,在特征选取阶段,把多种特征选取方法进行了融合,最后对分类器进行了优化,并给出了实验测试的结果,实验的结果表明,文本分类的效率的确有了提高。
关键词：
文本分词 特征选取 文本分类
[期刊] 林业科学
[作者]
裴铁璠 金昌杰 王本楠 刘家冈
提出一种函数递归迭代算法,应用于具有分形特征河流的降水-径流响应计算,对2种严格的自相似河网分别导出递归方程;采用这种函数递归迭代算法,用在中国东北辽河小流域上测量的降雨-径流2组数据,分析森林对大流域径流的影响,结果表明,森林对小流域的有利影响在大流域中不仅保持,而且还得到进一步加强。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭鹏飞 韩海山 勿仁图雅
给出了一种新的预处理矩阵,讨论了新的预处理AOR迭代法的收敛性,并且与经典AOR迭代法之间进行了比较,通过数值例子验证了新方法的有效性。
关键词：
预条件 AOR迭代法 收敛性 谱半径
[期刊] 林业科学
[作者]
方精云
根据植物生长的密度理论和有关生物学假设，提出了一种新的植物种群自然稀疏的经验模型，即１／ρ＝α（ｌｎω－ｌｎω０）β＋１／ρ０。这里ρ和ω分别为种群密度和平均植物重，ρ０和ω０为初期密度和初期植物重，α和β为参数。经用木本和草本植物种群的密度试验资料验证，证明该模型能很好地拟合实际的观测资料，并且具有表达式简单的特点。因而具有良好的使用价值。对模型的性质和意义也作了讨论，发现模型所表达的植物生长过程是一种Ｇｏｍｐｅｒｔｚ曲线。
关键词：
经验模型,植物重,种群密度,自然稀疏
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
苏治 方彤 秦磊
本文将目前流行的规则化方法加入到传统指数追踪模型中，得到若干种稀疏而且稳定的资产组合，用于复制指数的收益率，并构建样本内外预测、模型一致性、资产组合稀疏性和ＢＩＣ准则进行模型效果评价。基于对上证综指、沪深３００指数和中证５００指数的实证发现：图结构约束可以提升模型的样本外预测能力、模型一致性和资产组合稀疏性；ＩＴＭ－ａｄａＬ１在资产组合稀疏性上表现远好于其他模型；结合三种指数追踪，含有自适应Ｌ１罚函数以及图结构约束的指数追踪模型总体表现优于其他模型。本文的研究方法和结果对指数型基金管理公司、个人和投资机构者有较为重要的实际意义。
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