改进的TF-IDF中文本特征词加权算法研究  

作　　者：申剑博 

机构地区：[1]西安工程大学计算机与信息学院,陕西西安710000

出　　处：《软件导刊》2015年第4期67-69,共3页Software Guide

摘　　要：在自动文本分类中,TF-IDF算法是最为常用的特征权重计算方法。该算法运用广泛,但是存在不足:只考虑了特征词的频率和包含特征词的文档数量,没有考虑到特征词在类内和类间对权重的影响。对特征词权重计算方法进行了改进。为了解决特征词在类内均匀分布以及在类间的比重问题,提出了修正函数TF-DFI-DFO。实验比较发现,新的特征词权重算法能够更加精确地反映出特征词的分布情况,该算法与传统的TF-IDF算法相比,在召回率、查准率和宏平均值上都有较大的提升。

关 键 词：文本分类 TF-IDF算法 特征词权重 特征词分布 宏平均值 

分 类 号：TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]