计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (10): 165-169.

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动态文本分类中概念漂移问题的解决算法研究

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 以当前的“消极学习型分类法”加“动态更新训练集”的组合模式,不足以解决好动态文本分类中的概念漂移问题。为此,受消极分类法基本思想的启发,并借鉴k-NN算法的优点,提出了针对概念漂移问题的“消极特征选择模式”的概念和基于此模式的动态文本分类算法。测试结果表明,新算法很好地解决了当前存在的难点问题,具有高可靠性、高实用性等优点。

关键词: 文本分类 概念漂移 消极学习 特征选择

Abstract: The current dynamic text classification mode of lazy learning algorithms plus updating training set can't deal with concept drift well. So the paper issued a new approach based on lazy feature selection (LFS),a new mode derived from the main idea of lazy

Key words: Text classification, Concept drift, Lazy learning, Feature selection

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