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基于朴素贝叶斯算法的微博垃圾信息自动识别系统: 2024年; 贝叶斯算法是一种利用数学概率来计算可能性的算法,被广泛用于各种分类器,其将所有事件都假设为相互独立的事件,从而降低算法难度。文中设计并实现了一种基于朴素贝叶斯算法的微博垃圾信息自动识别系统。该系统基于MyEclipse8.6工具,采用Java语言进行开发,首先使用爬虫程序对微博评论区内容进行抓取,并以txt格式保存评论区内容以备后续训练使用,随后采用MMAnalyzer算法进行中文文本分词,提取文本特征,最后使用朴素贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的分类器设计简单、使用方便且正确率较高,是一种具有良好前景的初级分类器。; 崔凯雯; 关键词：朴素贝叶斯算法分类器中文分词文本分类

Hadoop平台下基于朴素贝叶斯算法的心脏疾病预测方案: 2024年; 应用分布式存储、计算技术和朴素贝叶斯算法,构建心脏病预测模型方案。首先搭建Hadoop完全分布式平台,结合Python语言和MapReduce编程框架构建朴素贝叶斯分类器。此外,用MapReduce实现对算法并行化以提升分析效率。以2020美国CDC数据集作为心脏病数据集,在测试集中算法准确率达到88.52%,且经验证该方案能够在实际使用中成功预测是否患心脏病。此方案准确率较高且具备高可扩展性、分布式存储和计算、容错性等优势,形成了一种可靠、高效和低成本的解决方案。; 王自强尚志会石永华王毅符萱杨生正; 关键词：HADOOP MAPREDUCE 朴素贝叶斯

基于朴素贝叶斯算法的电力数据合规风险智能监督方法被引量：1: 2024年; 针对现有电力数据合规风险监督方法召回率、查准率较低,误报率较高等问题,研究引入朴素贝叶斯理论,提出并设计了一种电力数据合规风险智能监督方法。首先对电力数据进行采集及预处理,然后针对预处理后的电力数据完成电力数据合规风险特征提取,最后引入朴素贝叶斯算法,构建电力数据合规风险评估模型,实现对电力数据合规风险的智能监督。实验结果表明,应用所提方法后召回率在92%~95%,查准率高于93%,误报率仅为2%,优于对比方法,可对电力数据合规风险进行准确评估,具有较高的应用价值。; 叶旺梁健钊吴天磊; 关键词：朴素贝叶斯电力数据合规风险

基于朴素贝叶斯算法的联网审计系统数据过滤引擎设计: 2024年; 阐述在联网审计中,存在交叉财务数据无法提取到有效数据的问题。引入朴素贝叶斯算法作为联网审计系统数据搜索的过滤引擎模型,通过样本的多方法对比分析,实现对联网审计数据的过滤。; 章凯; 关键词：朴素贝叶斯算法联网审计数据过滤

基于决策树和朴素贝叶斯算法的光伏异常数据识别方法: 本发明提供了一种基于决策树和朴素贝叶斯算法的光伏异常数据识别方法，包括：获取分布式光伏系统的待测数据，所述待测数据包括：光伏系统运行过程中所包含的历史数据和实时运行数据；获取所述待测数据中与异常状态相关的特征数据，得到特...; 何玉灵宋海博段正茂孙凯焦凌钰解奎卢洪昌於咸豪

基于Python语言和朴素贝叶斯算法的中文文本情感分类器设计与实现: 2024年; 在模型构建的前期阶段,信息过滤环节对模型的质量具有决定性影响。如果输入的数据中包含大量无关或无用信息,模型可能会吸收这些噪声,从而降低预测准确性和泛化能力。为了确保模型的高效性和准确性,文章着重设计了构建情感分类模型之前的信息过滤环节,对文本进行预处理,包括去除所有空格,去除所有标点符号,去除所有停用词等操作,使构建模型的信息更有分类价值。; 高秀艳颜笑; 关键词：信息过滤预处理

基于朴素贝叶斯算法的信息过滤研究被引量：2: 2023年; 随着信息量的快速增长,获取和筛选相关信息变得越来越重要。文章研究了基于朴素贝叶斯算法的信息过滤方法。首先,介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理,包括贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类器及该算法的优缺点。其次,探讨了朴素贝叶斯算法在信息过滤领域的应用,包括信息过滤的分类、文本表示方法、基于朴素贝叶斯的信息过滤模型构建。最后,通过实验评估了该方法在文本分类任务上的性能,包括不同特征表示方法的对比以及与其他分类算法的性能对比。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的信息过滤具有较好的性能,可以有效分类不同主题的文本。; 杜拓方红; 关键词：朴素贝叶斯算法信息过滤文本分类

基于朴素贝叶斯算法评估页岩油藏产能被引量：1: 2023年; 作为非常规油气资源,页岩油储量巨大,是重要的接替资源,高效开发页岩油藏具有十分重要的意义.针对页岩油藏“水平井+体积压裂”衰竭式开发产量递减快,现有产能评价方法预测采收率低的问题,基于朴素贝叶斯算法构建压裂水平井产能评估方法.以新疆油田吉木萨尔页岩油藏为研究对象,以3 a累产作为分类评价指标,分别建立多分类的朴素贝叶斯先验概率模型以及包括地质参数和工程参数2类共5项属性的条件概率模型,得到基于贝叶斯理论计算的4类产能后验概率模型,实现页岩油藏压裂水平井产能评估.结果表明,基于朴素贝叶斯算法得到的页岩油藏产能分类方法适用性高,产能预测准确率分别为Ⅰ类井94%,Ⅱ类井为71%,Ⅲ类井为87%,Ⅳ类井为92%;绘制了吉木萨尔页岩油藏压裂水平井产能分级趋势分布图,评估高产潜力区主要分布在油藏东南部;构建的后验概率模型指出,优化压裂施工参数可提升高产概率,为后续的水平井大规模压裂改造开发页岩油提供指导依据.; 梁成钢李菊花陈依伟秦顺利张金风胡可; 关键词：油田开发页岩油压裂水平井朴素贝叶斯算法

基于优化朴素贝叶斯算法的胃癌预测分析: 随着机器学习技术的发展,其逐渐被应用到各个领域;越来越多的专家学者开始使用机器学习技术在医疗领域展开研究,尤其是病症预测方面。本文对胃癌数据进行分析,利用朴素贝叶斯算法对胃癌患者5年生存状态进行预测研究,以求为医疗人员诊...; 高鹏举; 关键词：朴素贝叶斯大数据

属性加权朴素贝叶斯算法的研究与改进: 在信息技术、大数据和人工智能迅猛发展的背景下,数据已经成为新时代生产要素的核心,为数字经济和数字中国铺设坚实基础,同时转变为国家战略层面的重要资源。数据挖掘作为一种决策支持技术,旨在分析数据内部的模式和规律,从而发掘海量...; 周小亮; 关键词：数据挖掘朴素贝叶斯分类算法属性加权

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