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J-GLOBAL ID：201802229973193661   整理番号：18A2233245

粒子群最適化を用いたHOAX分類のためのナイーブBayesアルゴリズムの精度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving The Accuracy of Naieve Bayes Algorithm for Hoax Classification Using Particle Swarm Optimization

著者 (2件)： Pandhu Wijaya Akhmad (Computer science Dian Nuswantoro University) ,  Agus Santoso Heru (Computer science Dian Nuswantoro University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： iSemantic  ページ： 482-487  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ホックスニュース循環は,メディア情報,プリントとオンラインメディアの両方で起こる非常に広範囲にわたっている。いくつかの人々にとって,ニュースはオンラインメディアにのみ現れる。しかし,印刷されたメディアは,それらの公開されたニュースにおいてしばしばホックスニュースを含んでいる。現在の時代において,それは適切で付加的な事実による情報を提供することが非常に重要であり,そうでなければ,それはホックスとして分類される。したがって,ホックス分類アプローチが必要である。本論文は,テキスト文書コンテンツにおけるホックス分類の精度を改善することに焦点を合わせた。アルゴリズムにPSOを用いてデータセットを訓練するために,ナイーブBayesアルゴリズムを用いた。実験は,600以上の文書上で訓練されたモデルで行われる。それは,PSOによる特徴選択が,Naive Bayesを用いて実行された分類結果に影響を及ぼすことを示した。精度は,特徴選択を使用することなく91.17%から,特徴選択がPSOを用いて実行されるとき92.33%まで増加した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  コンテンツ ,  特徴選択 ,  ニュース
準シソーラス用語： Naive Bayes ,  テキスト ,  オンライン ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化 ,  分類 ,  Bayesアルゴリズム