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1.
基于交互作用的文本分类特征选择算法
唐小川, 邱曦伟, 罗亮
计算机应用
2018, 38 (7):
1857-1861.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010114
针对文本分类中的特征选择问题，提出了一种考虑特征之间交互作用的文本分类特征选择算法——Max-Interaction。首先，通过联合互信息（JMI），建立基于信息论的文本分类特征选择模型；其次，放松现有特征选择算法的假设条件，将特征选择问题转化为交互作用优化问题；再次，通过最大最小法避免过高估计高阶交互作用；最后，提出一个基于前向搜索和高阶交互作用的文本分类特征选择算法。实验结果表明，Max-Interaction比交互作用权重特征选择（IWFS）的平均分类精度提升了5.5%，Max-Interaction比卡方统计法（Chi-square）的平均分类精度提升了6%，Max-Interaction在93%的实验中分类精度高于对比方法，因此，Max-Interaction能有效利用交互作用提升文本分类特征选择的性能。
参考文献 |
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