基于改进贝叶斯的书目自动分类算法

摘要：

贝叶斯算法被广泛应用于书目自动分类领域.该算法常使用差分进化算法来评估概率项,但是传统的差分进化算法容易陷入局部最优解,使得贝叶斯分类精度较低.针对该问题,提出了基于改进贝叶斯的书目自动分类方法.该方法通过多父突变和交叉操作估计概率项的最优解,提高贝叶斯分类精度;在进行书目自动分类时,先采用ICTCLAS系统进行文本预处理,再提取文本的词频-逆向文件频率特征,接着采用改进的贝叶斯估计方法对特征进行训练与分类,最终实现书目的自动分类.仿真结果表明,该方法具有较高的分类准确率.

关键词：贝叶斯算法、书目自动分类、差分进化、特征提取

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省中青年教师教育科研项目JAT160658

在线出版日期：2018-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：203-207