短文本分类与电商品类数据挖掘技术详解

数据挖掘竞赛题目：文本分类 附件资源：* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准

面对海量Web数据，如何高效处理和分析成为关键。特征选择算法作为数据挖掘、文本分类以及Web分类的核心技术之一，为我们提供了有效解决方案。通过筛选最具代表性的特征，该算法可以降低数据维度、提高模型效率，并提升分类精度。

博士论文探讨了数据挖掘技术在文本分类和生物信息学中的应用。

该数据集包含三个文件：events.csv：用户行为数据，例如访问、加购物车等。item_properties.сsv：商品属性信息。category_tree.сsv：商品分类树结构。数据源于真实电商网站，所有值已进行哈希处理以保护隐私。

煤矿企业自动化系统中，文本分类方法的选择是一个关键问题。为了综合评估常用的分类方法的性能，分析了朴素贝叶斯（NB）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）这三种方法，并使用开源数据挖掘平台WEKA进行了模拟实验。

基于深度学习构建文本分类系统，提出系统架构和关键技术，通过验证比对传统模型、TextCNN、CNN+LSTM等模型，提升分类准确率和特征提取能力。

文本分类是数据挖掘和机器学习领域中的重要研究内容，将这一技术应用于海洋信息处理，已成为该领域研究的关键问题。详细探讨了文本分类技术在海洋信息处理中的应用，提出了关键的技术设计方案，介绍了改进的X2特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法。实验结果表明，该系统具有较高的准确率和查全率，能够满足我国“数字海洋”信息基础建设对信息处理应用的需求。

贝叶斯原理是概率统计中的基石，在机器学习领域，尤其是文本分类任务中扮演着重要角色。朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的简单概率分类器。核心思想是在给定实例特征值时，使用贝叶斯定理计算该实例属于每个类别的后验概率，并将其划分到具有最大后验概率的类别。贝叶斯公式是该方法的基础，表达已知条件下事件发生的概率。对于文本分类，可视为给定文本特征（即单词）条件下某类别的概率。贝叶斯公式表示如下： $$P(Y|X) = \frac{P(X|Y) \cdot P(Y)}{P(X)}$$ 其中，$Y$代表类别标签，$X$为文本特征向量，$P(Y|X)$为后验概率，表示已知文本特征时，文本属于某类别的概率；$P(X|Y)$为类条件概率，表示给定类别时观察到当前文本特征的概率；$P(Y)$为先验概率，表示不考虑文本特征时文本属于某类别的概率；$P(X)$为边际概率，可在比较不同类别的后验概率时忽略。 朴素贝叶斯的关键假设是特征的条件独立性，即在给定类别下，一个特征的出现不依赖于其他特征。尽管该假设并不总是符合实际，但在许多情况下仍能取得不错的分类效果，特别是在文本分类领域。 朴素贝叶斯的主要流程如下：1. 训练阶段：计算训练数据集各类别下的单词频率。2. 特征提取：从新文本中提取单词。3. 后验概率计算：根据贝叶斯定理计算新文本在每个类别下的后验概率。4. 分类决策：将新文本分配给后验概率最高的类别。 在应用上，朴素贝叶斯能有效处理大量特征，在文本挖掘领域如垃圾邮件过滤、情感分析和文档分类等任务表现优异。此外，该算法具有实现简单、分类速度快的优势。然而，当特征间存在依赖关系时，朴素贝叶斯可能会出现准确性下降的问题。

论文提出了一种基于独立类别特性的改进 KNN 文本分类算法，该算法通过利用文本的不同类别特征来提高分类精度。