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樸素貝葉斯（NB）算法應(yīng)用于文本分類時具有簡單性和高效性，但算法中屬性獨立性與重要性一致的假設(shè)，使其在精確度方面存在瓶頸。針對該問題，提出一種基于泊松分布的特征加權(quán)NB文本分類算法。結(jié)合泊松分布模型和NB算法，將泊松隨機(jī)變量引入特征詞權(quán)重，在此基礎(chǔ)上定義信息增益率對文本特征詞加權(quán)，削弱傳統(tǒng)算法屬性獨立性假設(shè)造成的影響。在20- ne wsgroups數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)NB算法及其改進(jìn)算法 R.-MNB和CFSNB相比，該算法可使文本分類的準(zhǔn)確率、召回率和F1值得到提升，并且執(zhí)行效率高于K-最近鄰算法和支持向量機(jī)算法。
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