具有特征语义权重的数据聚类方法

针对聚类中的特征选择问题,提出一种基于特征语义权重的数据聚类方法。该方法由用户指定必需的特征集,通过计算特征之间的语义相关度,选择和指定特征集相关的特征集作为补充。利用语义相关度确定各个特征的语义权重,在特征语义权重计算的基础上对传统的K-Means聚类算法进行改进,提出具有特征语义权重的FSW-KMeans算法。实验结果表明,FSW-KMeans算法较大地提高了聚类算法准确率和效率。

基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法

针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题,提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先,通过特征选择的方法,对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中,实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明,提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.