TFIDF算法研究综述

被引：206

作者：

施聪莺

徐朝军

杨晓江

机构：

[1] 南京师范大学教育技术系

来源：

计算机应用 | 2009年 / 29(S1)卷 / S1期

关键词：

TFIDF; 文本分类; VSM;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

文本分类中特征项权重的赋予对于分类效果有较大的影响,TFIDF算法是权重计算的重要算法之一。在回顾TFIDF算法发展历史的基础上,考察了其固有缺陷,总结诸多学者对其的改进方法,并对TFIDF算法新的应用领域进行了概括,并通过实验验证相关改进算法,为读者更好地应用TFIDF算法提供参考。

引用

页码：167 / 170+180 +180

页数：5

共 13 条

[1] 一种基于TFIDF方法的中文关键词抽取算法 [J].

徐文海 ;

温有奎 .

情报理论与实践, 2008, (02) :298-302

[2] 文本分类中词语权重计算方法的改进与应用 [J].

熊忠阳 ;

黎刚 ;

陈小莉 ;

陈伟 .

计算机工程与应用, 2008, (05) :187-189

[3] 基于TFIDF的特征选择方法 [J].

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朱振方 .

计算机工程与设计, 2007, (23) :5795-5796+5799

[4] 基于信息熵的改进TFIDF特征选择算法 [J].

周炎涛 ;

唐剑波 ;

王家琴 .

计算机工程与应用, 2007, (35) :156-158+171

[5] Web文档中词语权重计算方法的改进 [J].

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计算机工程与应用, 2007, (19) :192-194+198

[6] 基于文本分类TFIDF方法的改进与应用 [J].

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计算机工程, 2006, (19) :76-78

[7] 基于TFIDF的文本特征选择方法 [J].

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王宇 .

微计算机信息, 2006, (24) :24-26

[8] 一种基于TFIDF的网络聊天关键词提取算法 [J].

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李安贵 .

计算机技术与发展, 2006, (03) :122-123+222

[9] 文本自动分类的测评研究进展 [J].

谭金波 ;

李艺 ;

杨晓江 .

现代图书情报技术, 2005, (05) :46-49+14

[10] 根据用户隐式反馈建立和更新用户兴趣模型 [J].

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