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近年来,基于关联规则的文本分类方法受到普遍关注,其中ARC-BC是准确性和性能最好的一种,在一般情况下可获得较好的分类效果.但当样本特征词分布不均时,其分类准确率明显降低.基于规则权重调整的关联规则文本分类算法(WARC)可有效地解决这一问题.该算法利用分类关联规则对训练样本进行分类测试,根据误分类训练样本的数量定义规则强度,对强规则通过乘以小于1的调整因子降低其权重,而弱规则乘以大于1的调整因子提高其权重.研究结果表明经过规则权重的调整,其分类精度显著提高.
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Year： 2004
Language： Chinese
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