随着Internet的迅速发展和日益普及,电子文本信息迅速膨胀,如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息就是当前信息科学技术领域面临的一大挑战。网络信息过滤技术作为处理和组织庞大的网络信息的关键技术,可以在较大程度上解决信息杂乱的现象,方便用户准确地定位所需信息。目前,对于信息过滤技术的研究,大多数研究者的精力主要放在各种不同分类方法的研究与改进上。然而,特征选择一直是网络信息过滤中的基础性工作,而且是一项瓶颈技术。因此,对特征选择算法的研究也是十分必要的。目前常用的特征选择算法都直接利用了特征之间的条件独立性假设,通过构造一个评价函数,单独对特征集的每个特征进行评价,但是由于没有直接考虑特征的类别相关性,也没有考虑特征子集的冗余性,这些方法选择的特征子集在类别区分能力上往往存在着冗余,导致最终分类效果不佳。本文主要针对信息过滤系统中特征选择算法的相关问题,在如下几个方面进行了研究和讨论:1、对常用的特征选择方法的优点和缺点进行了分析,并针对存在的不足之处指出了相应的改进方向。本文首先对特征选择技术做了综合分析,并着重介绍了特征选择技术的框架。目前常用的几种特征选择方法各有所长,亦各有所短,文中从计算复杂度和分类效果出发,分析了它们的优缺点,并指出了可能导致的原因所在。另外,根据相关文献资料,列举出了常用特征选择算法的对比实验结论。这与本文最后的实验结果大致相同。2、从特征相关性和冗余性定义出发,提出了一种特征选择框架FSBC(feature selection based on correlation),即把特征选择过程分两步进行:第一步选取类别相关的特征子集;第二步通过冗余分析,去除候选特征子集中的冗余特征,最终获得优化特征子集。首先,选取类别相关特征时,本文根据这样一个原则构造评价函数来选取特征项:如果一个特征项t在一个类别的文档中频繁出现,而在其它类别中很少出现的话,那么该特征项t能够很好的代表这个类别,这样的特征项应该赋予较高的权值,并选来作为该类别的特征词,以区别于其它类别的文档。另外,文中引入了TFIDF权重计算的思想,考虑将词频和文档频率结合起来共同作为评价特征项的依据。其次,进行冗余分析时,本文采用聚类方法中常用的K-Means算法作为去冗余的核心算法,针对该算法中的初始簇中心的选择及初始簇个数的设置问题进行了相应的改进,使类K-Means算法更有效的减少特征集的冗余性。3、最后,将所提出的特征选择策略在网络信息过滤平台上进行了实验测试,并取得了令人满意的测试效果。本文将特征选择框架FSBC应用于网络信息过滤系统,并与信息增益(IG)和CHI统计方法进行了实验对比。实验表明,FSBC方法在准确率和查全率上要好于其它两种方法,尤其在特征维数较高时取得了不错的实验效果。