Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Cache Replacement Improving Based on User Group Interest Degree Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Novel Feature Selection Method Based on Category Distribution and Phrase Attributes

verfasst von : Yi Zheng, Weihong Han, Chengzhang Zhu

Erschienen in: Trustworthy Computing and Services

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

A novel and effective feature selection method called CDPAB-FSM(category distribution and phrase attribute based feature selection method) for automatical Chinese web page classification was proposed. The method combined the distribution among categories with that within the category. As well, the length and position of the phrases to select were taken into account in order to distinguish the feature phrases from other unimportant ones. Experiments showed that CDPAB-FSM was suited for feature selection of Chinese web page classification and it achieved better classification results than TF-IDF did.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Accelerating DFA Construction by Parallelizing Subset Construction
Nächstes Kapitel RayDroid: A Framework for Discovering Anomaly in Android
Literatur
1.
Baboo, S.S., Sasikala, S.: Multicategory classification using an extreme learning machine for microarray gene expression cancer diagnosis. In: 2010 IEEE International Conference on Communication Control and Computing Technologies, pp. 748–757. IEEE (2010)
2.
Cambria, E., Huang, G.B., Kasun, L.L.C., Zhou, H., Vong, C.M., Lin, J., Yin, J., Cai, Z., Liu, Q., Li, K., et al.: Extreme learning machines. IEEE Intell. Syst. 28(6), 30–59 (2013)CrossRef
3.
Huang, G.B., Zhou, H., Ding, X., Zhang, R.: Extreme learning machine for regression and multiclass classification. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B: Cybern. 42(2), 513–529 (2012)CrossRef
4.
Lan, Y., Hu, Z., Soh, Y.C., Huang, G.B.: An extreme learning machine approach for speaker recognition. Neural Comput. Appl. 22(3–4), 417–425 (2013)CrossRef
5.
Mesleh, A.M.: Chi square feature extraction based svms arabic language text categorization system. J. Comput. Sci. 3(6), 430 (2007)CrossRef
6.
Oveisi, F., Oveisi, S., Erfanian, A., Patras, I.: Tree-structured feature extraction using mutual information. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 23(1), 127–137 (2012)CrossRef
7.
Patil, L.H., Atique, M.: A novel approach for feature selection method tf-idf in document clustering. In: 2013 IEEE 3rd International Advance Computing Conference, pp. 858–862. IEEE (2013)
8.
Peng, H., Long, F., Ding, C.: Feature selection based on mutual information criteria of max-dependency, max-relevance, and min-redundancy. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 27(8), 1226–1238 (2005)CrossRef
9.
Xu, J., Zhou, H., Huang, G.B.: Extreme learning machine based fast object recognition. In: 15th International Conference on Information Fusion, pp. 1490–1496. IEEE (2012)
10.
Yang, Y., Pedersen, J.O.: A comparative study on feature selection in text categorization. In: 1997 International Conference on Machine Learning, vol. 97, pp. 412–420 (1997)
11.
Zhang, H., Ren, Y.g., Yang, X.: Research on text feature selection algorithm based on information gain and feature relation tree. In: 10th Web Information System and Application Conference. pp. 446–449. IEEE (2013)
12.
Zhu, D., Xiao, J.: R-tfidf, a variety of tf-idf term weighting strategy in document categorization. In: Seventh International Conference on Semantics Knowledge and Grid, pp. 83–90. IEEE (2011)
13.
Zong, W., Huang, G.B.: Face recognition based on extreme learning machine. Neurocomputing 74(16), 2541–2551 (2011)CrossRef
Metadaten
Titel
A Novel Feature Selection Method Based on Category Distribution and Phrase Attributes
verfasst von
Yi Zheng
Weihong Han
Chengzhang Zhu
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Trustworthy Computing and Services

Print ISBN: 978-3-662-47400-6

Electronic ISBN: 978-3-662-47401-3

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-47401-3_4