【摘 要】
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针对基于内容的文本分类问题,提出了一种Agent与朴素贝叶斯分类（Naive Bayes）相融合的反馈分类模型和算法（Agent-NB）.朴素贝叶斯分类是一种简单而有效的文本分类方法,然而有限大
【机 构】
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中国人民银行七台河中心支行,东北石油大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60572174）, 黑龙江省普通高等学校骨干教师创新能力资助计划项目（1055G002）, 黑龙江省自然科学基金（ZA2006-11）, 黑龙江省科技攻关项目（GZ07A103）
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针对基于内容的文本分类问题,提出了一种Agent与朴素贝叶斯分类（Naive Bayes）相融合的反馈分类模型和算法（Agent-NB）.朴素贝叶斯分类是一种简单而有效的文本分类方法,然而有限大小的训练样本集,一般不具备良好的数据完备性,难以一次性构造出高性能的分类模型.基于Agent-NB的反馈分类模型,可结合Agent的智能特性,通过反馈学习过程,动态调整相应参数,使朴素贝叶斯分类模型不断逼近其理想模型,从而提高分类器的性能.实验结果表明,提出的Agent-NB分类方法,分类效果明显增强,召回率、准确
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