På grund av eran av Big Data och den snabba ökningen av textdata blir textklassificeringen en av de viktigaste teknikerna för att hantera och organisera textdata. Feature val är det viktigaste steget i automatisk text kategorisering. För att välja en delmängd av tillgängliga funktioner genom att eliminera onödiga funktioner i klassificeringsuppgiften, en ny text kategorisering algoritm som kallas kaos genetisk funktion valoptimering föreslås. Den föreslagna algoritmen väljer ut de optimala undergrupperna i både empiriskt och teoretiskt arbete inom maskininlärning och presenterar en allmän ram för textkategorisering. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen förenklar funktionsvalsprocessen effektivt och kan uppnå högre klassificeringsnoggrannhet med en mindre funktionsuppsättning.
Den kaos genetiska funktionen valoptimering metod (CGFSO) föreslås i REF.
A Heuristic Feature Selection Approach for Text Categorization by Using Chaos Optimization and Genetic Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}