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1. 面向不平衡文本情感分类的三支决策特征选择方法

万志超, 胡峰, 邓维斌

计算机应用 2019, 39 (11): 3127-3133. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050822

摘要（391）

PDF （1114KB）（211）

传统的特征选择方法在面对不平衡文本情感倾向性分类时会有很大的局限性，这种局限性主要体现在特征维数过高、特征过于稀疏和特征分布不平衡，这会使得分类的准确度大幅度下降。根据不平衡文本情感特征分布的特点，结合三支决策的思想，提出了一种面向不平衡文本情感分类的三支决策特征选择方法（TWD-FS）。该方法将两种有监督特征选择方法相结合，将选择出的特征词进一步筛选，使得最终选择出的特征词同时满足类间离散度最大和类内离散度最小的特点，有效地减少了特征词的数量，降低了特征维度；此外，通过组合正负类情感特征，缓解了情感特征的不平衡性，有效提高了不平衡样本中少数类情感的分类效果。在COAE2013中文微博非平衡数据集等多个数据集上的实验结果表明，所提的特征选择算法TWD-FS可以有效提高不平衡文本情感分类的准确度。

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2. 可变直觉模糊多粒度粗糙集模型及其近似分布约简算法

万志超, 宋杰, 沈永良

计算机应用 2018, 38 (2): 390-398. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071894

摘要（414）

PDF （1241KB）（372）

为了在多粒度粗糙集模型中对目标概念达到更好的近似逼近效果，首先将直觉模糊粗糙集与多粒度粗糙集结合，提出直觉模糊多粒度粗糙集模型。由于该模型的目标近似存在过于宽松的缺陷，因此通过引入参数的方式对所提模型进行改进，提出一种可变直觉模糊多粒度粗糙集模型，并证明了该模型的有效性，同时基于该模型提出了相应的近似分布约简算法。在仿真实验结果中，所提出的下近似分布约简结果比已提出的模糊多粒度决策理论粗糙集约简和多粒度双量化决策理论粗糙集多了2~4个属性，所提出的上近似分布约简算法比这些算法少了1~5个属性，同时约简结果的近似精度拥有了更为合理且优越的表现。因此，理论和实验结果均验证了所提的可变直觉模糊多粒度粗糙集模型在近似逼近和数据降维方面均具有更高的优越性。

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