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[期刊] 管理科学
[作者]
肖进 贺昌政
将自组织数据挖掘理论引入贝叶斯分类中,提出一种新颖的贝叶斯分类器结构学习算法。算法将基于依赖分析和评分搜索两种贝叶斯网络结构学习思想相接合,根据互信息测度值选择初始模型,用贝叶斯评分作为筛选中间模型的外准则,能够在不同数据集上完成自适应建模过程,包括选择进入模型的变量、确定具有最优复杂度的模型结构等。在10个UCI数据集上进行分类测试,结果表明,贝叶斯分类器结构学习算法分类器的分类精度要高于常用的朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及基于K 2算法的分类器。进一步地,在信用卡客户分类数据集german上的学习曲线和抗干扰试验还表明,与朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及K 2等分类器相比,贝叶斯分类器结...
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
官国宇 杨皓翔 王运豪 郝立柱
传统统计分类方法应用于政务热线行业文本分类问题时存在一定系统性偏差。为了修正系统性偏差,进而减少由误分类导致的额外人力和时间成本,本文将朴素贝叶斯模型作为基准分类器,在最大后验概率判别准则中引入修正系数,并基于验证集上的误分类结果对修正系数进行学习,将其应用于政务热线的行业文本分类中。实证结果表明,修正后分类器的分类精确度比基准分类器提升了至少1个百分点,使误分类样本量减少了4个百分点。由于政务热线的文本工单数量庞大,故该方法对提升行政服务效率,降低人力资源成本具有积极意义。
关键词：
朴素贝叶斯 政务热线 文本分类 修正系数
[期刊] 统计与决策
[作者]
华锐 梁娜
对样本分类的方法很多,比如广义朴素贝叶斯分类器[1],层次-聚类模型[2],神经网络[3]等,但对小样本的分类却存在很多困难,如:小样本的代表性不够,不能覆盖所有属性,分类器分类效果不佳等问题,文章提出的结合拉普拉斯校准的特征加权朴素贝叶斯分类器操作简单,能高效地解决了以上问题。
关键词：
特征加权 拉普拉斯校准 小样本
[期刊] 统计与决策
[作者]
李楚进 付泽正
分类是十分基础且很关键的数据分析技术,而基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类技术是当前数据分析领域的一个研究热点。文章针对条件独立性假设提出了基于主成分分析的改进方法,以期能够充分体现朴素贝叶斯分类器在分类中的优势,实现改进分类效果的目的。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
于万国 陈日升
文章提出了一种新的贝叶斯分类算法——加权灵活贝叶斯分类器用以处理连续值属性的分类问题。通过度量条件属性与决策属性的相关度,类条件概率中对应的边缘概率密度被赋予了相应的权重,其中,条件属性与决策属性之间的相关性通过基于互信息的相关度量标准来计算。在10个UCI数据集合上面,我们比较了WFNB与加权朴素贝叶斯和灵活贝叶斯分类器的分类精度,试验结果表明,我们提出的WFNB有效地改进了传统贝叶斯分类器的分类精度。
关键词：
贝叶斯分类器 连续值属性 相关性 互信息
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
代磊 马卫东 王凌楠 马建国
贝叶斯分类器可以归结为求词条的先验概率,目前分类器中普遍使用词条的文档出现次数和词频来计算先验概率。本文提出了一种基于权重的朴素贝叶斯分类器,不仅改进了文本中词条的先验概率计算方式,并增加了词条的权重对计算的影响。该分类器使用TFIDF模型及其改进算法实现了分类器的设计。实验结果表明,该分类器的效果比传统算法有较大的改进。
关键词：
文本分类 朴素贝叶斯分类器 算法
[期刊] 经济问题
[作者]
康庄 余元全
纳税评估是集纳税服务和纳税管理于一体的税收管理方式。评估模型是纳税评估工作的关键所在。在总结纳税评估基本原理的基础上,针对企业的综合纳税评估问题提出了评估分析指标体系,构建了基于贝叶斯分类模型的纳税评估方法,并结合现实数据做了实证分析。实证结果显示,贝叶斯分类纳税评估模型具有很高的现实应用价值。
关键词：
纳税评估 贝叶斯分类模型 指标体系
[期刊] 统计与决策
[作者]
喻晓锋 丁树良 秦春影
朴素贝叶斯网分类器是贝叶斯分类器的一种,文章将其应用到现代教育测量的认知诊断分类中,对0,1计分下的认知诊断进行了实验,并与认知诊断中典型的分类方法进行了比较。实验结果表明,利用贝叶斯网分类器分类效果明显占优。
关键词：
朴素贝叶斯网分类器 认知诊断 分类
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨雨萌 黄琼华 汪四水
贝叶斯网络模型作为一种传统有效的大数据图模型,因其具有因果和概率性语义等特点受到学者们的广泛研究。为了解决基于高维数据构建贝叶斯网络的难题,本文提出了一种适用于高维数据的贝叶斯网络结构学习算法—LTB算法,该算法由Lasso、Tabu Search算法和BIC结合。首先,运用Lasso降低协变量的维数,筛选出与目标变量关系密切的协变量将作为贝叶斯网络的顶点。然后,选择Tabu Search作为元启发式算法,选择BIC作为计算得分的方法,两者结合构建全局最优的贝叶斯网络结构。实证分析表明,LTB算法应用于上证综指影响因素的研究,既可以获得上证综指与其影响因素间的因果关系,也可以利用条件概率得到上证综指影响因素间的组合方式。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
唐根年
采用不同数值分类方法进行样本分类时,由于各种数值分类方法建模依据不同,致使分类结果不尽一致,给实际应用带来困难。本文构筑一种基于贝叶斯准则的集成分类模型,以解决“异议”分类样本的归属问题,应用于杭州市基准地价评估中土地级别的划分,研究表明,集成分类模型评价结果更趋合理。
关键词：
贝叶斯准则 集成分类模型 土地级别
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李志义 沈之锐 义梅练
对文档进行分类并鉴别出垃圾信息是一个非常有实用价值的研究领域,越来越多的网站开始关注这种技术。采用智能算法对垃圾信息进行有效分析,寻找垃圾制作者,并通过网络日志和所发表的内容,判断哪些是广告用户和垃圾信息的发布者,并将其删除。认为对垃圾信息的甄别其实是一种把信息分成有用信息和无用信息的过程,试用贝叶斯分类算法把信息分成不同的类。针对基于规则的分类方法和通过分析广告链接网址来剔除垃圾信息的方法的缺陷,给出贝叶斯分类算法及机器训练方法,从实验结果看,本方法优于基于规则的分类法。
关键词：
贝叶斯分类 社交网站 信息过滤
[期刊] 软科学
[作者]
肖进
将多分类器融合技术用于CRM中的客户分类研究,以提高分类性能。以决策树作为基本分类器,引入最小二乘技术进行多分类器线性融合。实证结果显示,4种不同的融合方案的分类性能均胜过任一基本分类器,甚至优于基于遗传算法的神经网络融合分类结果,从而表明了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 陈骏武 马奔
数据挖掘是实施客户关系管理的关键技术,近年来成为人们研究的热点。针对传统数据挖掘技术的不足,本文提出了贝叶斯网络学习模型。通过研究客户关系管理网络学习过程的特点,证明了贝叶斯网络在客户关系管理中应用的有效性和可行性。实证分析表明:与传统挖掘技术相比,贝叶斯网络学习模型结合先验信息和后验信息,能够更准确地反映客户数据间的潜在关系。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋磊
为了解决支持向量机算法在大样本处理的"过学习"现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织选择性融合算法,根据终止法则找到最优复杂度的融合模型,自主更新各分类器并调整其分类性能,把各分类器的分类结果融合为最终的分类,有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点,从而提高了训练效率和分类效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖进 贺昌政
本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。
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