文章摘要
引用本文:王一蕾,吴英杰.FOIL分类器的实现及其优化[J].福州大学学报(自然科学版),2006,34(6):816~820
FOIL分类器的实现及其优化
The implement and boosting to FOIL classifier
  修订日期:2006-01-12
DOI:10.7631/issn.1000-2243.2006.6.816
中文关键词: 分类器,一阶规则学习,优化,仿真实验
英文关键词: classifier,FOIL,boosting,simulation experiment
基金项目:福州大学校科研和教改项目
作者单位
王一蕾,吴英杰 福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002 
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中文摘要:
      利用FOIL(一阶规则学习)算法提取文档对应的一阶规则,并用之于Web中文文档的分类.同时,对FOIL分类器进行改进,如:控制每个类别的规则数量;对规则前提进行剪枝;对无法识别的文档生成缺省规则;充分利用Web文档的半结构性等.仿真实验结果表明,本文所作的改进使分类器的各项性能均得到了很大程度的提高.
英文摘要:
      FOIL (First Order Inductive Learner) algorithm is used to extra first-order rules from corresponding texts and using it to classify Chinese Web texts. This paper also boosts FOIL classifier, such as controlling the rules' number of one class, appending cut to clauses, generating a default rule for texts that can not be distinguished and fully use of the half-structure of HTML texts and so on. The results of simulation experiment show that the boosting we put forward makes all the performance of classifier get improvement largely.
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