地理信息服务朴素贝叶斯分类及类别匹配研究

合集下载

朴素贝叶斯分类器详细介绍

我们希望得到的是男性还是女性哪类的后验概率大。男性的后验概率通过下面式子来求取
女性的后验概率通过下面式子来求取
证据因子（通常是常数）用来使各类的后验概率之和为 1.
证据因子是一个常数（在正态分布中通常是正数），所以可以忽略。接下来我们来判定这样样本的性别。
,其中，是训练集样本的正态分布参数. 注意，这里的值大于 1 也是允许的 – 这里是概率密度而不是概率，因为身高是一个连续的变量.
可以通过将表示为均值为
处理连续数值问题的另一种常用的技术是通过离散化连续数值的方法。通常，当训练样本数量较少或者是精确的分布已知时，通过概率分布的方法是一种更好的选择。在大量样本的情形下离散化的方法表现更优，因为大量的样本可以学习到数据的分布。由于朴素贝叶斯是一种典型的用到大量样本的方法（越大计算量的模型可以产生越高的分类精确度），所以朴素贝叶斯方法都用到离散化方法，而不是概率分布估计的方法。
（变量的均值和方差）。由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。
朴素贝叶斯概率模型[编辑]
理论上，概率模型分类器是一个条件概率模型。
独立的类别变量有若干类别，条件依赖于若干特征变量 , ,..., 。但问题在于如果特征数量较大或者每个特征能取大量值时，基于概率模型列出概率表变得不现实。所以我们修改这个模型使之变得可行。贝叶斯定理有以下式子：
用朴素的语言可以表达为：
实际中，我们只关心分式中的分子部分，因为分母不依赖于而且特征的值是给定的，于是分母可以认为是一个常数。这样分子就等价于联合分布模型。
重复使用链式法则，可将该式写成条件概率的形式，如下所示：
现在“朴素”的条件独立假设开始发挥作用:假设每个特征是条件独立的。这就意味着

朴素贝叶斯应用场景

朴素贝叶斯应用场景朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

尽管该算法在假设独立性的前提下存在一定的局限性，但由于其简单高效的特点，朴素贝叶斯算法在实际应用中具有广泛的应用场景。

一、文本分类朴素贝叶斯算法在文本分类中得到了广泛的应用。

对于给定的文本，朴素贝叶斯算法可以根据文本中出现的关键词来判断该文本属于哪个类别。

例如，可以利用朴素贝叶斯算法对新闻进行分类，将新闻自动归类为体育、政治、经济等不同的类别，以方便用户浏览和检索。

二、垃圾邮件过滤朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中也有着广泛的应用。

通过对已知的垃圾邮件和非垃圾邮件进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据邮件中的关键词来判断该邮件是否为垃圾邮件。

该算法可以高效地过滤掉大量的垃圾邮件，提高用户使用邮箱的效率。

三、情感分析朴素贝叶斯算法在情感分析中也有着重要的应用。

通过对已知的情感标注数据进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据文本中的词汇和语义来判断该文本的情感倾向，如正面、负面或中性。

情感分析在社交媒体、产品评论等领域中具有重要的应用价值，帮助企业了解用户对其产品或服务的评价。

四、推荐系统朴素贝叶斯算法在推荐系统中也有一定的应用。

通过对用户历史行为进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据用户的偏好和行为特征来预测用户对某个项目的兴趣程度，从而向用户推荐个性化的内容。

推荐系统在电商平台、视频网站等领域中起到了重要的作用，提高了用户的满意度和平台的盈利能力。

五、疾病诊断朴素贝叶斯算法在疾病诊断中也有一定的应用。

通过对已知病例的学习，朴素贝叶斯算法可以根据病人的症状和体征来判断其是否患有某种疾病。

该算法可以辅助医生进行疾病的早期筛查和诊断，提高疾病的检测率和诊断准确性。

六、金融风控朴素贝叶斯算法在金融风控领域也有一定的应用。

通过对历史数据进行学习，朴素贝叶斯算法可以根据客户的个人信息和行为特征来评估其信用风险，从而帮助金融机构进行风险控制和信贷决策。

朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。

而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

一：贝叶斯原理朴素贝叶斯分类算法是一个典型的统计学习方法，主要的理论基础就是贝叶斯公式。

贝叶斯公式定义如下所示：先验概率：通过经验来判断事情发生的概率。

后验概率：后验概率就是发生结果之后，推测原因的概率。

条件概率：事件 A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率，表示为 P(A|B)，读作“在 B 发生的条件下 A 发生的概率”。

P（A|B）表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。

其基本求解公式为：P（AB）/P(B)。

但是在有些情况下，我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但是我们更想要知道P(B|A)。

例如（通信接收机检测判决）将A，B，C 三个字母之一输入信道，输出为原字母的概率为α，而输出为其它一字母的概率都是(1－α)/2。

今将字母串AAAA，BBBB，CCCC 之一输入信道，输入AAAA，BBBB，CCCC 的概率分别为p1, p2, p3 (p1 +p2+p3=1)，已知输出为ABCA，问输入的是AAAA 的概率是多少？（设信道传输每个字母的工作是相互独立的。

）在这个例子中，我们知道了结果，但是我们想要知道输入的概率，直接计算是非常困难的，但是通过贝叶斯公式就显得十分简单了。

换句话说，就是我们知道原因，推导结果是比较容易的，但是当我们知道结果，要反过来推导原因是十分困难的。

而贝叶斯公式就为我们知道结果后推导原因提供了一个捷径。

二：朴素贝叶斯分类在说完了贝叶斯原理之后，现在就来说朴素贝叶斯分类。

朴素贝叶斯分类之所以朴素，就是因为我们做了一个简单的假设，即类中特定特征的存在与任何其他特征的存在无关，这意味着每个特征彼此独立。

因此对实际情况有所约束，如果属性之间存在关联，分类准确率会降低。

朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类算法，贝叶斯定理原理

朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类算法，贝叶斯定理原理朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类算法，贝叶斯定理原理贝叶斯分类算法是统计学的⼀种分类⽅法，它是⼀类利⽤概率统计知识进⾏分类的算法。

在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经⽹络分类算法相媲美，该算法能运⽤到⼤型数据库中，⽽且⽅法简单、分类准确率⾼、速度快。

由于贝叶斯定理假设⼀个属性值对给定类的影响独⽴于其它属性的值，⽽此假设在实际情况中经常是不成⽴的，因此其分类准确率可能会下降。

为此，就衍⽣出许多降低独⽴性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。

朴素贝叶斯算法的核⼼思想：选择具有最⾼后验概率作为确定类别的指标。

--------------------朴素贝叶斯算法设每个数据样本⽤⼀个n维特征向量来描述n个属性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别⽤C1, C2,…，Cm表⽰。

给定⼀个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则⼀定是P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i根据贝叶斯定理由于P(X)对于所有类为常数，最⼤化后验概率P(Ci|X)可转化为最⼤化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。

如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能⾮常⼤，为此，通常假设各属性的取值互相独⽴，这样先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以从训练数据集求得。

根据此⽅法，对⼀个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每⼀个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最⼤的类别作为其类别。

朴素贝叶斯算法成⽴的前提是各属性之间互相独⽴。

当数据集满⾜这种独⽴性假设时,分类的准确度较⾼，否则可能较低。

另外，该算法没有分类规则输出。

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝⼤多数的分类算法都不同。

朴素贝叶斯分类模型二分类

朴素贝叶斯分类模型二分类朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，特别适用于文本分类问题。

它基于贝叶斯定理，假设各个特征都是独立的，且对分类结果贡献相等。

在实际应用中，朴素贝叶斯分类器以其高效性、稳定性和准确性，成为了文本分类、信用评级、邮件过滤等领域的重要算法。

朴素贝叶斯分类模型是一个典型的二分类模型，即将数据分为两个不同的类别。

具体地，朴素贝叶斯分类器将每个数据点都看作是由若干属性（特征）组成的向量，每个特征都是独立且相互独立的，用于描述不同类别的特征分布情况。

根据贝叶斯定理，对于给定的数据点，在所有可能的类别中，朴素贝叶斯分类器会选择概率最大的类别作为标签。

在朴素贝叶斯分类器中，需要先对样本数据进行训练，从而得到各个特征的条件概率分布。

具体来说，给定m个样本点和n个特征，我们需要计算出这n个特征在不同类别中出现的概率。

例如，在文本分类中，统计每个单词在不同类别的文本中出现的频数，从而得到单词在不同类别下的出现概率。

然后，我们就可以根据贝叶斯定理，用这些概率来计算每个样本点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为标签。

在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有快速、高效、适用于大规模数据等优点。

同时，朴素贝叶斯分类器还具有一定的缺点，主要表现在对特征独立性的要求较高，对数据分布偏斜的情况较为敏感。

因此，在实际应用中，我们需要根据不同的问题情况选择不同的分类算法，以获得最佳的分类效果。

总之，朴素贝叶斯分类模型是一种常用的二分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设，通过计算特征在不同类别中出现的概率，从而对数据进行分类。

在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有一定的优点和缺点，需要结合具体问题情况进行选择和改进。

朴素贝叶斯模型的类别

朴素贝叶斯模型的类别全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：朴素贝叶斯模型的分类主要分为三类：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

接下来分别介绍这三种不同类型的朴素贝叶斯模型及其应用场景。

一、高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从高斯分布，即特征的概率密度函数为高斯分布。

这种模型适用于连续型特征，例如数值型数据。

在实际应用中，高斯朴素贝叶斯模型通常用于处理连续型数据的分类问题，如人脸识别、手写数字识别等。

二、多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从多项式分布，即特征是离散型的且取值范围有限。

这种模型适用于文本分类等问题，其中特征通常是单词或短语的出现次数或权重。

在实际应用中，多项式朴素贝叶斯模型常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。

朴素贝叶斯模型是一种简单且高效的分类算法，具有快速的训练速度和较好的分类性能。

不同类型的朴素贝叶斯模型适用于不同类型的特征分布和问题类型，可以根据具体情况选择合适的模型来解决分类问题。

在实际应用中，朴素贝叶斯模型被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并取得了不错的效果。

第二篇示例：朴素贝叶斯是一种被广泛使用的机器学习分类算法，其原理简单但却非常有效。

它的原理基于贝叶斯定理，通过对已知数据集的特征进行概率推断来对未知数据进行分类。

朴素贝叶斯模型最初是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，它的核心思想是基于特征之间的独立性假设。

朴素贝叶斯模型的类别主要可以分为三种：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯是一种适用于连续型数据的分类算法。

在高斯朴素贝叶斯中，假设特征的概率符合高斯分布，通过计算每个特征在每个类别下的概率密度函数来进行分类。

因为高斯分布在实际数据中很常见，因此高斯朴素贝叶斯在实际应用中有着广泛的应用。

伯努利朴素贝叶斯也适用于离散型数据的分类问题，但与多项式朴素贝叶斯不同的是，伯努利朴素贝叶斯适用于二值型数据，即特征只有两种取值。

朴素贝叶斯算法的应用

朴素贝叶斯算法的应用导言：朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）是一种基于概率统计和特征条件独立性假设的分类算法。

它在实际应用中具有广泛的应用领域，如文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等。

本文将重点介绍朴素贝叶斯算法的应用，并从文本分类和垃圾邮件过滤两个方面进行详细阐述。

一、文本分类1.1 问题描述文本分类是指将一篇给定的文本分到预定义的类别中。

例如，我们可以将一封邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，将一篇新闻文章分类为体育、娱乐或政治等类别。

1.2 数据预处理在进行文本分类之前，我们需要对文本进行预处理。

预处理包括去除停用词、分词、词干化等步骤，以便提取出文本的特征。

1.3 特征提取朴素贝叶斯算法将文本表示为特征向量，常用的特征提取方法有词袋模型和TF-IDF模型。

词袋模型将文本表示为一个词汇表中词语的频率向量，而TF-IDF模型则考虑了词语的重要性。

1.4 模型训练与分类在得到特征向量后，我们可以使用朴素贝叶斯算法进行模型训练和分类。

训练阶段，我们统计每个类别中每个特征的频次，并计算类别的先验概率。

分类阶段，我们根据贝叶斯定理计算后验概率，并选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。

二、垃圾邮件过滤2.1 问题描述垃圾邮件过滤是指将垃圾邮件从用户的收件箱中过滤出来，从而提高用户的邮件阅读效率和安全性。

2.2 特征提取与文本分类类似，垃圾邮件过滤也需要对邮件进行特征提取。

常用的特征包括邮件的主题、发件人、正文中的关键词等。

2.3 模型训练与分类在垃圾邮件过滤中，我们同样可以使用朴素贝叶斯算法进行模型训练和分类。

训练阶段，我们统计垃圾邮件和非垃圾邮件中每个特征的频次，并计算两者的先验概率。

分类阶段，我们根据贝叶斯定理计算后验概率，并将概率高于阈值的邮件分类为垃圾邮件。

三、朴素贝叶斯算法的优缺点3.1 优点（1）朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确性和良好的可解释性；（2）算法简单，计算速度快，适用于大规模数据集；（3）对缺失数据不敏感，能够处理高维特征。

大数据下的朴素贝叶斯算法研究论文素材

大数据下的朴素贝叶斯算法研究论文素材一、介绍随着大数据时代的到来，数据量庞大且复杂多样的数据对我们的处理能力提出了更高的要求。

在数据挖掘和机器学习领域，朴素贝叶斯算法作为一种经典的分类算法，在大数据分析中扮演着重要的角色。

本文将探讨大数据下的朴素贝叶斯算法的研究成果，为相关研究提供参考素材。

二、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论和特征条件独立假设的分类方法。

该算法通过统计训练数据中特征的频次和类别的概率分布，利用贝叶斯公式计算特征与类别之间的条件概率，进而实现对新样本的分类。

三、朴素贝叶斯算法在大数据中的应用1. 文本分类朴素贝叶斯算法在文本分类任务中具有良好的性能。

通过对已标注的大规模文本数据进行训练，可以得到词频以及词在不同类别下的条件概率分布。

在实际应用中，可以根据新样本中的词频统计和词条件概率计算，快速判断其所属类别，从而实现高效的文本分类。

2. 垃圾邮件过滤大数据环境下，垃圾邮件的数量巨大，给用户带来了很大的困扰。

朴素贝叶斯算法可以通过建立基于训练数据的垃圾邮件模型，利用特定的特征来判断新邮件是否为垃圾邮件。

该算法凭借其高效性和准确性，在垃圾邮件过滤领域得到了广泛应用。

3. 用户兴趣模型构建在电子商务等领域，构建用户兴趣模型是一项重要任务。

朴素贝叶斯算法可以通过分析用户历史行为和商品特征，计算商品在不同用户兴趣下的条件概率，从而为用户推荐符合其兴趣的商品。

在大数据场景中，朴素贝叶斯算法可以快速适应用户的兴趣变化，提供准确有效的推荐结果。

四、大数据下朴素贝叶斯算法的优化尽管朴素贝叶斯算法在大数据分析中具有广泛的应用，但也存在一些问题。

例如，由于特征条件独立假设的限制，算法对特征之间的相关性较为敏感。

针对这一问题，研究者提出了多种改进算法，如半朴素贝叶斯算法、混合模型朴素贝叶斯算法等，以提高算法的分类性能。

此外，大数据环境下，朴素贝叶斯算法需要处理数量庞大的数据，对存储和计算资源的要求较高。

信息检索导论的文本分类及朴素贝叶斯方法总结知识

在信息检索导论中，文本分类是一个重要的主题，而朴素贝叶斯方法则是其中一种常用的分类方法。

在本文中，我们将深入探讨文本分类及朴素贝叶斯方法，并总结这方面的知识。

1. 信息检索导论信息检索是指从大规模数据中找到相关的信息。

在这个过程中，文本分类起着至关重要的作用，它可以帮助我们将大规模文本数据按照预先定义的类别进行组织和分类。

而朴素贝叶斯方法则是文本分类中常用的一种方法。

2. 文本分类文本分类是指将文本文件自动分类到一个或多个已知类别的过程。

这个过程通常包括文本预处理、特征提取和分类器训练等步骤。

在文本分类中，我们需要考虑到文本的深度和广度，即从文本的表面信息到更深层次的语义理解。

这一点需要在文本分类的训练和特征提取过程中得到充分考虑。

3. 朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。

在文本分类中，朴素贝叶斯方法常常被用来对文本进行分类，尤其是在自然语言处理领域。

该方法在处理大规模文本数据时表现出色，而且其简单、高效的特点也使其受到广泛关注。

4. 总结及个人观点信息检索导论中的文本分类及朴素贝叶斯方法对我们理解大规模文本数据、提高信息检索效率等方面都具有重要意义。

在我看来，深入理解文本分类的深度和广度对于我们更好地利用文本数据至关重要。

朴素贝叶斯方法的简单和高效也让我对其在文本分类中的应用充满信心。

以上就是对信息检索导论中的文本分类及朴素贝叶斯方法的总结，希望对你有所帮助。

文本分类及朴素贝叶斯方法在信息检索领域中扮演着重要的角色。

信息检索是一个涉及大规模数据的过程，而文本分类则是帮助我们将这些数据进行有序分类的重要技术。

在这一过程中，朴素贝叶斯方法作为一种常用的文本分类方法，具有简单高效的特点，因此受到了广泛的关注和应用。

下面将从文本分类的重要性、朴素贝叶斯方法的原理与应用以及未来发展趋势等方面深入探讨信息检索导论中的这两个关键领域。

文本分类在信息检索中的重要性不言而喻。

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器根据，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解⽅法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解P(x|c)的问题，在上⼀篇中，我们分析了第⼀个求解⽅法：极⼤似然估计。

在本篇中，我们来介绍⼀个更加简单的P(x|c)求解⽅法，并在此基础上讲讲常⽤的⼀个贝叶斯分类器的实现：朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）。

1 朴素贝叶斯分类原理1.1 分类问题回顾我们的⽬标是通过对样本的学习来得到⼀个分类器，以此来对未知数据进⾏分类，即求后验概率P(c|x)。

在中，我们描述了贝叶斯分类器是以⽣成式模型的思路来处理这个问题的，如下⾯的公式所⽰，贝叶斯分类器通过求得联合概率P(x,c)来计算P(c|x)，并将联合概率P(x,c)转化成了计算类先验概率P(c)、类条件概率P(x|c)、证据因⼦P(x)。

h∗(x)=\argmax c∈Y P(c|x)=\argmax c∈Y P(x,c)P(x)=\argmaxc∈YP(c)∗P(x|c)P(x)其中的难点是类条件概率P(x|c)的计算，因为样本x本⾝就是其所有属性的联合概率，各种属性随意组合，变幻莫测，要计算其中某⼀种组合出现的概率真的是太难了，⽽朴素贝叶斯的出现就是为了解决这个问题的。

要想计算联合概率P(a,b)，我们肯定是希望事件a与事件b是相互独⽴的，可以简单粗暴的P(a,b)=P(a)P(b)，多想对着流星许下⼼愿：让世界上复杂的联合概率都变成简单的连乘！1.2 朴素贝叶斯朴素贝叶斯实现了我们的梦想！朴素贝叶斯中的朴素就是对多属性的联合分布做了⼀个⼤胆的假设，即x的n个维度之间相互独⽴：P([x1,x2,...,x n]|c)=P(x1|c)P(x2|c)...P(x1|c)朴素贝叶斯通过这⼀假设⼤⼤简化了P(x|c)的计算，当然，使⽤这个假设是有代价的，⼀般情况下，⼤量样本的特征之间独⽴这个条件是弱成⽴的，毕竟哲学上说联系是普遍的，所以我们使⽤朴素贝叶斯会降低⼀些准确性；如果实际问题中的事件的各个属性⾮常不独⽴的话，甚⾄是⽆法使⽤朴素贝叶斯的。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ＧＥＷｅｎ，ＣＨＥＮＧＹｉ，ＳＵＮＹａ — ｆｅｉ。
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇ，ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００５２，Ｃｈｉｎａ；２．Ｔｒｏｏｐｓ７１８３４，
第２２卷第２期
２０１３年４月
测
绘
工
程
Ｖｏｌ＿２２，Ｎｏ．２Ａｐｒ．，２０１３
ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇ
地理信息服务朴素贝叶斯分类及类别匹配研究
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｇｅｏｇｒａＶｉｃｅ — ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍａｔｃｈｉｎｇ
ＮａｉｖｅＢａｙｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｃａｎｒｅａｃｈ．ｔｏ７８．１，ａｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｉｎｑｕｉｒｙｔｉｍｅｏｆｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍａｔｃｈｉｎｇｉｓｐｒｏｖｉｄｅｄ．Ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｃｌｕｄｅｓｔｒａｉｎｉｎｇｓｔａｇｅａｎｄｔｅｓｔｓｔａｇｅ．ＴｒａｉｎｉｎｇｓｔａｇｅａｉｍｓｔｏｆｏｉｍａＮａｉｖｅＢａｙｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｅｓｔｓｔａｇｅｔｏｍａｋｅｓｅｒｖｉｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｅｓｔｓｂｙｔｈｅｍｏｄｅ１．Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍａｔｃｈｍａｋｉｎｇｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｎｌｙｃｏｎｆｉｎｅｔｏｔｗｏｐｒｅｃｉｓｅｖａｌｕｅｓ，ＥＸＡＣＴａｎｄＳＵＢＳＵＭＥ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆ
理信息服务匹配。地理信息服务朴素贝叶斯分类过程分为训练阶段和测试阶段，训练阶段主要是构造朴素贝叶斯分类模型，测试阶段主要是运用分类模型对地理信息服务进行分类测试。地理信息服务类别匹配基于本体实现，且只取完全匹配ＥＸＡＣＴ和包含匹配ＳＵＢＳＵＭＥ２种精确匹配结果。实验结果表明，地理信息服务朴素贝叶斯分类的准确率可以达到７８．１，应用服务分类后，地理信息服务发现的查准率和查询时间均有较大改善。关键词：地理信息服务；朴素贝叶斯分类；服务类别匹配；服务发现性能中图分类号：Ｐ２８３文献标志码：Ａ文章编号：１００６ — ７９４９（２０１３）０２ — ０００５ — ０５
葛文，成毅，孙亚飞
（１．信息工程大学测绘学院，河南郑州Ｉ４５００５２；２．７１８３４部队，河南郑州４５０１Ｏ０）
摘
要：为进一步提高地理信息服务发现效率，文中提出地理信息服务朴素贝叶斯分类方法，并研究基于分类的地
Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０１００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ