WAP网页文本分类：特征权重计算的改进与关键特征空间分析

"WAP网页文本分类特征权重计算的改进" WAP网页文本分类是针对无线应用协议(Wireless Application Protocol, WAP)网页内容进行自动分类的技术，旨在识别和区分不同类型的网页信息，如正常信息与不良信息。在文本分类过程中，特征权重计算是至关重要的步骤，因为它直接影响到分类的准确性和效率。 传统的权重计算方案通常基于词频逆文档频率(TF-IDF)，该方法考虑了词在文档中的出现频率和在整个文档集合中的稀有程度。然而，这种计算方式并未充分考虑特征对于类别区分的能力。邱思衡在研究中指出了这一问题，并提出了改进方案。 改进方案首先强化了特征的类别区分能力，通过在权重公式中添加一项衡量单词类别区分能力的指标。这使得特定词汇在某一类别中的重要性得以突出，从而提高分类的准确性。同时，研究引入了关键特征词、关键特征域和关键特征空间的概念。关键特征词是指对分类最有影响力的词汇；关键特征域是指这些特征词所在的语境或上下文；关键特征空间则是在这些关键特征基础上构建的用于分类的特征集。 在特征空间的选择上，邱思衡建议使用文档频度(DF)而非传统的逆文档频度(IDF)来计算权重。因为WAP网页文本的特性，使用文档频度可以更准确地反映词汇在特定文档集合中的重要性，尤其是考虑到WAP网页内容的动态性和多样性。 文本分类过程通常包括文本表示模型、特征选择和分类算法等环节。在文本表示模型中，向量空间模型是常用的方法，它将文本转化为向量形式，便于后续的计算和比较。布尔模型和概率模型也是常见的文本表示模型，各有优缺点，适用于不同的应用场景。 2.1 文本表示模型的向量空间模型，通过将每个文档表示为一个向量，每个维度对应一个词汇，值则由特征权重决定。这种方法允许通过余弦相似度等距离度量来比较文档间的相似性，为分类提供基础。 邱思衡的研究工作针对WAP网页文本分类中的特征权重计算问题，提出了一种改进策略，旨在提升分类效果，特别是在处理WAP网页这类特殊文本类型时，能更有效地过滤不良信息，保障用户的信息安全。这项工作对于文本分类领域，尤其是移动互联网环境下的信息过滤和内容管理具有重要意义。