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题名结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类
被引量：4
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作者
孙向琨
邓伟
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第19期189-190,197,共3页
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文摘
提出一种结合词频-逆向文件频率(TF-IDF)规则与多标记分类的歌曲情感分析方法。对歌曲中基于声学特征的音乐内容,用带向量夹角的多标记k近邻算法进行分类,将TF-IDF规则用于歌词内容,以计算歌词情感分数,并将其作为情感特征。采用该方法对歌词内容分类错误的类别标记进行修正。选用396首英文歌曲对该算法进行测试,结果表明,与其他方法相比,该方法能使分类精确度从69%提高到74%。
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关键词
多标记分类
歌曲情感分类
多标记k近邻算法
词频-逆向文件频率
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Keywords
multi-label classification
song emotion classification
multi-label k-Nearest Neighbor（kNN） algorithm
Term Frequency-Inverse Document Frequency（TF-IDF）
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分类号
N945
[自然科学总论—系统科学]
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题名关键词拍卖的选词与出价策略研究
被引量：2
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作者
吴纪芸
陈志德
汪磊
王孟
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机构
福建师范大学数学与计算机科学学院
福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期310-316,共7页
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基金
福州市科技局基金资助项目(2013-G-84)
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文摘
在关键词拍卖中,每个广告主都有成千上万的关键词可选,为了在预算限制条件下给选择的关键词设置合理的投标价格,提出一种新的基于广告主的拍卖策略,包括选词策略和出价策略。在选词策略中,提出基于词频-反转文件频率算法的关键词关联度计算方法,通过该方法选出的关键词不仅能提高网站的关联度,增加转化率,还能避免因使用过度普遍的关键词而增加竞争成本。在出价策略中,运用改进的粒子群优化算法,在若干约束条件限制下对每个关键词的出价做适当调整,以增加广告主所获利润。实验结果表明,采用拍卖策略选出的关键词组可增加网站的转化率,降低竞争成本,所获得的利润比传统人为投标所获得的利润高,并且在初期和中期呈现持续上升趋势,后期趋于稳定。
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关键词
拍卖
选词策略
关联度
出价策略
词频-反转文件频率算法
粒子群优化
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Keywords
keyword auction
word selection strategy
correlation degree
bidding strategy
Term Frequency-Inverse Document Frequency （TFIDF） algorithm
Particle Swarm Optimization （PSO）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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