Impact of Instance Selection on kNN-Based Text Categorization

Fatiha Barigou

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자료유형: 학술저널

저자정보: Fatiha Barigou

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제2호

발행연도: 2018.1

수록면: 418 - 434 (17page)

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With the increasing use of the Internet and electronic documents, automatic text categorization becomesimperative. Several machine learning algorithms have been proposed for text categorization. The k-nearestneighbor algorithm (kNN) is known to be one of the best state of the art classifiers when used for textcategorization. However, kNN suffers from limitations such as high computation when classifying newinstances. Instance selection techniques have emerged as highly competitive methods to improve kNNthrough data reduction. However previous works have evaluated those approaches only on structured datasets. In addition, their performance has not been examined over the text categorization domain where thedimensionality and size of the dataset is very high. Motivated by these observations, this paper investigatesand analyzes the impact of instance selection on kNN-based text categorization in terms of various aspectssuch as classification accuracy, classification efficiency, and data reduction.

참고문헌 (38)

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F. Sebastiani / 2002 / Machine learning in automated text categorization / ACM Computing Surveys 34(1):1~47

T. Songbo / 2006 / An effective refinement strategy for KNN text classifier / Expert Systems with Applications 30(2):290~298

S. Garcia / 2012 / Prototype selection for nearest neighbor classification: Taxonomy and empirical study / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34(3):317~435

J. Bien / 2011 / Prototype selection for interpretable classification / Annals of Applied Statistics Journal 5(4):2403~2424

J. A. Olvera-Lopez / 2010 / A review of instance selection methods / Artificial Intelligence Review 34(2):133~143

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