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一种基于朴素贝叶斯的微博情感分类 被引量:44
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作者 林江豪 阳爱民 +2 位作者 周咏梅 陈锦 蔡泽键 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第9期160-165,共6页
本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取。构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类。主要比较了表情符号、标点符... 本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取。构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类。主要比较了表情符号、标点符号,基于情感词典的特征提取和基于二次情感特征提取方法,在不同的组合下的分类性能,寻找更佳的微博文本情感分类预处理方法。并与酒店评论情感分类结果对比、分析,发现影响微博情感分类性能的原因。实验结果表明,二次特征提取方法在分类上取得更高的F1。实验最佳的分类预处理方式是"表情符号+标点符号+二次情感特征提取+BOOL值"。同时发现,朴素贝叶斯在酒店评论情感分类取得更高的分类性能,主要是微博评价对象多样化造成的。 展开更多
关键词 微博 文本情感分类 二次情感特征提取 朴素贝叶斯
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一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法 被引量:44
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作者 杨鼎 阳爱民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第10期3737-3739,3743,共4页
基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有... 基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有分类速度快、分类准确度高、鲁棒性强等特点,并且适合于大量中文文本情感分类应用系统。 展开更多
关键词 文本情感分类 朴素贝叶斯 情感词典
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基于改进朴素贝叶斯算法的入侵检测系统 被引量:32
3
作者 王辉 陈泓予 刘淑芬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期111-115,119,共6页
随着互联网连通性的不断增强以及网络流量的日益增大,最近频繁发生的入侵事件再度凸显了入侵检测系统的重要性。针对朴素贝叶斯算法的缺陷,提出了一种改进后的朴素贝叶斯算法。该算法在原有的朴素贝叶斯模型基础上巧妙地引入属性加值算... 随着互联网连通性的不断增强以及网络流量的日益增大,最近频繁发生的入侵事件再度凸显了入侵检测系统的重要性。针对朴素贝叶斯算法的缺陷,提出了一种改进后的朴素贝叶斯算法。该算法在原有的朴素贝叶斯模型基础上巧妙地引入属性加值算法,通过对分类参数的调控来实现简化分类数据复杂度的作用,并以计算出的最佳参数值来优化分类精确度。最后结合实验结果证明,在入侵检测框架中引入改进算法能够大幅度地降低入侵检测系统的误警率,从而提高系统的检测效率,减少网络攻击所带来的经济损失。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 入侵检测系统 属性加值 调控参数 误警率
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基于信息融合的网络安全态势量化评估方法 被引量:30
4
作者 文志诚 陈志刚 唐军 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1593-1602,共10页
针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异... 针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多源异构 信息融合 网络安全态势 量化评估 朴素贝叶斯
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基于朴素贝叶斯分类的高速公路交通事件检测 被引量:30
5
作者 张轮 杨文臣 +1 位作者 刘拓 施奕骋 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期558-563,595,共7页
提出一种基于朴素贝叶斯分类的高速公路非重现交通事件检测算法.将交通事件的检测看作是0-1分类问题,采用交通波动理论建立交通事件的特征属性概念模型,并利用分段离散化的方法将连续特征变量转换为离散特征变量,设计基于朴素贝叶斯算... 提出一种基于朴素贝叶斯分类的高速公路非重现交通事件检测算法.将交通事件的检测看作是0-1分类问题,采用交通波动理论建立交通事件的特征属性概念模型,并利用分段离散化的方法将连续特征变量转换为离散特征变量,设计基于朴素贝叶斯算法的交通事件分类器.以典型高速公路的一条路段进行VISSIM仿真试验.结果表明:该算法的检测率高,且在高强度状况下,算法鲁棒性良好,适用于高速公路交通事件检测系统. 展开更多
关键词 交通事件 朴素贝叶斯 特征离散 模式识别 高速公路运营
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贝叶斯网络个人信用评估模型 被引量:19
6
作者 郭春香 李旭升 《系统管理学报》 北大核心 2009年第3期249-254,260,共7页
研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类... 研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势。 展开更多
关键词 信用评估 贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类模型 树增强贝叶斯分类模型 神经网络
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多策略中文微博细粒度情绪分析研究 被引量:23
7
作者 欧阳纯萍 阳小华 +3 位作者 雷龙艳 徐强 余颖 刘志明 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期67-72,共6页
针对中文微博用户的情绪分析问题,提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究,然后构建有情绪微博的21维特征向量,最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪... 针对中文微博用户的情绪分析问题,提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究,然后构建有情绪微博的21维特征向量,最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪微博作为实验对象,结果表明多策略集成方法好于单一分类算法。在多策略集成方法中,"NB+SVM"方法略优于"NB+KNN"方法。 展开更多
关键词 细粒度情绪分析 中文微博 朴素贝叶斯 SVM KNN
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基于信任的普适计算服务选择模型 被引量:17
8
作者 王小英 赵海 +2 位作者 林涛 张文波 尹震宇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期1-8,共8页
借鉴人类社会的行为规律,提出普适计算中信任关系的建立、信任度的衡量、以及基于信任的服务选择模型;并依据信任的滞后性和服务选择前瞻性矛盾的动态演化规律,通过多角度(直接、间接)评估、喜好偏差调整和信任更新等综合手段,构造一套... 借鉴人类社会的行为规律,提出普适计算中信任关系的建立、信任度的衡量、以及基于信任的服务选择模型;并依据信任的滞后性和服务选择前瞻性矛盾的动态演化规律,通过多角度(直接、间接)评估、喜好偏差调整和信任更新等综合手段,构造一套较健全的信任评估体系,以提高服务选择模型的准确可靠性。 展开更多
关键词 普适计算 服务选择 设备 信任 简单贝叶斯
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基于Stacking元学习策略的电力系统暂态稳定评估 被引量:22
9
作者 叶圣永 王晓茹 +1 位作者 刘志刚 钱清泉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期12-16,23,共6页
为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型。该模型将上述基学习算法的概率输出... 为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型。该模型将上述基学习算法的概率输出作为新训练数据的输入特征,同时保留原始的类标识。线性回归算法在新训练集上学习得到最终暂态稳定评估结果。新英格兰39节点测试系统和IEEE50机测试系统上仿真实现了该模型,仿真结果证明所提模型比单个模型的评估性能更好,为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 朴素贝叶斯 支持向量机 决策树 K最近邻法 Stacking算法
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增强型朴素贝叶斯学习 被引量:13
10
作者 王实 高文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第4期46-49,共4页
朴素贝叶斯是一种分类监督学习方法。在理论上,应用其前提为例子的属性值独立于例子的分类属性。这个前提在实际应用中过于严格,常常得不到满足,即使是这样,在违反该前提的情况下,朴素贝叶斯学习方法仍然取得了很大的成功。近来,一种改... 朴素贝叶斯是一种分类监督学习方法。在理论上,应用其前提为例子的属性值独立于例子的分类属性。这个前提在实际应用中过于严格,常常得不到满足,即使是这样,在违反该前提的情况下,朴素贝叶斯学习方法仍然取得了很大的成功。近来,一种改进的朴素贝叶斯方法,增强(Boost-ing),受到广泛的关注,AdaBoost方法是其主要方法。当AdaBoost方法被用于联合几个朴素贝叶斯分类器时,其在数学上等价于一个具有稀疏编码输入,单隐层节点,sigmoid激活函数的反馈型神经网络。 展开更多
关键词 神经网络 朴素贝叶斯学习 学习算法
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基于内容的垃圾短信过滤 被引量:17
11
作者 李辉 张琦 卢湖川 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期154-156,共3页
研究一种基于最小风险贝叶斯决策的垃圾短信过滤方法。对于以文本信息为主的短信,采用信息增益的方法进行特征选择,使用基于最小风险贝叶斯决策方法进行分类。通过自建短信语料库对该方法进行了实验。实验结果表明,该方法能够准确地对... 研究一种基于最小风险贝叶斯决策的垃圾短信过滤方法。对于以文本信息为主的短信,采用信息增益的方法进行特征选择,使用基于最小风险贝叶斯决策方法进行分类。通过自建短信语料库对该方法进行了实验。实验结果表明,该方法能够准确地对短信进行分类,降低合法短信的分类错误率,分类正确率达到99.3%,符合了短信分类要求。 展开更多
关键词 垃圾短信 短信过滤 文本分类 朴素贝叶斯
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中文微博情感词典构建方法 被引量:17
12
作者 周咏梅 阳爱民 林江豪 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期36-40,共5页
提出了一种中文微博情感词典构建方法。采用上下文熵的网络用语发现策略,通过TF-IDF(term frequencyinverse document frequency)进行二次过滤得到网络用语;利用SO-PMI(semantic orientation-pointwise mutual information)算法在已标... 提出了一种中文微博情感词典构建方法。采用上下文熵的网络用语发现策略,通过TF-IDF(term frequencyinverse document frequency)进行二次过滤得到网络用语;利用SO-PMI(semantic orientation-pointwise mutual information)算法在已标注的微博语料库中计算网络用语的情感倾向值,构建网络用语情感词典;将词典应用到微博情感分类实验,并与朴素贝叶斯分类器的分类性能进行了比较分析。实验结果表明,直接利用微博情感词典的分类效果好于朴素贝叶斯分类器,并具有分类过程简单、快速等优势。 展开更多
关键词 微博情感词典 网络用语 情感分析 上下文熵 朴素贝叶斯
原文传递
基于朴素贝叶斯算法的中文评论分类 被引量:17
13
作者 马文 陈庚 +5 位作者 李昕洁 苏文伟 柴焰明 蒲应明 曾敬勋 刘学承 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S02期31-35,共5页
针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究。首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析。通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下... 针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究。首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析。通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下采用集成特征选取时文本分类的准确率最佳,准确率达97.65%,验证了朴素贝叶斯分类器在处理中文评论分类问题的可应用性。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 文本分类 机器学习 自然语言处理 特征选择
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基于最小类差异的无关信息预处理算法 被引量:11
14
作者 陈治平 林亚平 +2 位作者 彭雅 王雷 童调生 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1750-1753,共4页
为了降低无关信息对文本分类精度的影响 ,提出了基于最小类差异的预处理算法 .算法通过分析文本特征在类中的分布情况 ,将特征划分为三种类型 ,按照特征在各类间的分布差异 ,保留对分类有作用的单类特征与多类特征 ,而将类分布差异较小... 为了降低无关信息对文本分类精度的影响 ,提出了基于最小类差异的预处理算法 .算法通过分析文本特征在类中的分布情况 ,将特征划分为三种类型 ,按照特征在各类间的分布差异 ,保留对分类有作用的单类特征与多类特征 ,而将类分布差异较小的一般特征进行过滤 .实验结果表明 ,采用新算法进行分类预处理所得到的分类精度明显优于信息增益、互信息量等预处理算法 . 展开更多
关键词 信息增益 互信息量 朴素贝叶斯
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基于改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型 被引量:12
15
作者 李方 刘琼荪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期132-133,141,共3页
构造了一种新的属性间相关性度量方法,提出了改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型。经实验证明,提出的朴素贝叶斯分类模型明显优于张舜仲等人提出的分类模型。
关键词 属性加权 朴素贝叶斯 分类模型 相关性度量
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朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用 被引量:12
16
作者 谢斌 《甘肃联合大学学报(自然科学版)》 2007年第4期79-82,91,共5页
数据库信息分类中,朴素贝叶斯分类模型是一种简单有效的分类方法,它理论基础好,分类精度高.本文运用朴素贝叶斯分类的方法,对所给数据进行分类和预测,通过一个实例给出了该算法对于预测数据进行分类的详细过程.
关键词 数据挖掘 分类方法 预测数据 朴素贝叶斯
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DGA恶意域名检测方法 被引量:13
17
作者 蒋鸿玲 戴俊伟 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2019年第5期45-50,共6页
针对目前DGA(domain generation algorithm)恶意域名检测方法计算量较大、检测精确率不高等问题,提出了DGA恶意域名检测框架。首先对域名的字符统计特征和N-Gram模型特征进行分析,提取出区分度大的域名特征组合;然后利用正常域名和DGA... 针对目前DGA(domain generation algorithm)恶意域名检测方法计算量较大、检测精确率不高等问题,提出了DGA恶意域名检测框架。首先对域名的字符统计特征和N-Gram模型特征进行分析,提取出区分度大的域名特征组合;然后利用正常域名和DGA恶意域名数据集训练不同的机器学习模型,如朴素贝叶斯、多层感知器和XGBoost(extreme gradient boosting)模型,再用训练好的模型检测恶意域名。实验结果表明,采用域名的N-Gram模型特征的精确率和召回率都优于统计特征,多层感知器的精确率较高,误报率较低,其AUC(area under curve)值高于朴素贝叶斯和XGBoost模型。 展开更多
关键词 DGA 统计特征 N-GRAM 朴素贝叶斯 多层感知 极端梯度
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融合SMOTE与Filter-Wrapper的朴素贝叶斯决策树算法及其应用 被引量:12
18
作者 许召召 李京华 +1 位作者 陈同林 李昕洁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第9期65-69,74,共6页
如何对以"工业4.0"为背景的物联网智慧医疗系统所产生的医疗数据进行高效且准确的挖掘仍然是一个十分严峻的问题。而医疗数据往往是高维的、不平衡的和有噪声的,因此提出一种新的数据处理方法——将SMOTE方法与Filter-Wrappe... 如何对以"工业4.0"为背景的物联网智慧医疗系统所产生的医疗数据进行高效且准确的挖掘仍然是一个十分严峻的问题。而医疗数据往往是高维的、不平衡的和有噪声的,因此提出一种新的数据处理方法——将SMOTE方法与Filter-Wrapper特征选择算法融合,并将其应用于支持临床医疗决策。特别地,所提方法不仅克服了朴素贝叶斯在属性实际应用中因属性独立假设而造成的预测不佳的情况,而且避免了C4.5决策树在构建模型时的过拟合问题。将所提算法应用于ECG临床医疗决策中,取得了很好的效果。 展开更多
关键词 数据平衡 Wrapper特征选择 朴素贝叶斯 决策树
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基于Spark环境变压器故障并行诊断 被引量:11
19
作者 刘成 牛锐 +2 位作者 范贺明 许静 朱永利 《电力科学与工程》 2016年第6期32-37,共6页
为处理海量的电力设备监测数据,满足智能电网快速诊断检修需求,以电力变压器故障诊断为例,提出了基于Spark环境下电力变压器监测数据并行诊断方法。以油中溶解气体数据作为实验输入,利用并行朴素贝叶斯进行故障分类。实验结果表明,并行... 为处理海量的电力设备监测数据,满足智能电网快速诊断检修需求,以电力变压器故障诊断为例,提出了基于Spark环境下电力变压器监测数据并行诊断方法。以油中溶解气体数据作为实验输入,利用并行朴素贝叶斯进行故障分类。实验结果表明,并行朴素贝叶斯方法在变压器故障诊断中诊断速度要快于传统的单机环境下诊断速度,基于Spark电力设备监测数据并行诊断实验平台,能够快速处理数据量规模巨大、模型复杂的场景;集群加速比随着节点个数增加明显提高,能够适用电网大数据快速处理的需求。 展开更多
关键词 SPARK 变压器故障诊断 朴素贝叶斯 智能电网
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一种改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究 被引量:11
20
作者 马小龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期1091-1094,共4页
研究了改进的基于SVM-EM算法融合的朴素贝叶斯文本分类算法以及在垃圾邮件过滤中的应用。针对朴素贝叶斯算法无法处理基于特征组合产生的变化结果,以及过分依赖于样本空间的分布和内在不稳定性的缺陷,造成了算法时间复杂度的增加。为了... 研究了改进的基于SVM-EM算法融合的朴素贝叶斯文本分类算法以及在垃圾邮件过滤中的应用。针对朴素贝叶斯算法无法处理基于特征组合产生的变化结果,以及过分依赖于样本空间的分布和内在不稳定性的缺陷,造成了算法时间复杂度的增加。为了解决上述问题,提出了一种改进的基于SVM-EM算法的朴素贝叶斯算法,提出的方法充分结合了朴素贝叶斯算法简单高效、EM算法对缺失属性的填补、支持向量机三种算法的优点,首先利用非线性变换和结构风险最小化原则将流量分类转换为二次寻优问题,然后要求EM算法对朴素贝叶斯算法要求条件独立性假设进行填补,最后利用朴素贝叶斯算法过滤邮件,提高分类准确性和稳定性。仿真实验结果表明,与传统的邮件过滤算法相比,该方法能够快速得到最优分类特征子集,大大提高了垃圾邮件过滤的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 文本分类 垃圾邮件 朴素贝叶斯 支持向量机 EM
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