摘要：本文探讨了数据挖掘技术在银行系统中的应用,并设计了一个信用卡反欺诈系统。文内首先针对金融欺诈的巨大危害性,论述实施反欺诈系统的必要性,详述了银行交易系统的功能划分和反欺诈系统的具体设计,其中着重阐述采用贝叶斯分类器对海量的信用卡客户数据分类,预测该用户行为是否欺诈并做出及时处理。

摘要：设计并建立一个基于向量空间模型和简单贝叶斯的文本分类系统,系统引入小类校正和兼类判断的算法,完成层级多标签的分类。进行基于向量空间模型和简单贝叶斯分类效果的对比,实验证明,在约3万篇测试集上(共15个大类,244个小类),基于向量空间模型的大类分类高25.2个百分点,层级小类分类高26.3个百分点。

摘要：设计并实现一个基于向量空间模型和简单贝叶斯的文本分类系统,系统采用层级多标签的分类策略。详细介绍词语切分统计、终分类器值计算、层级小类校正和兼类判断四个子系统模块。基于向量空间模型分类的第一级大类和层级小类的微平均分别为89.7%和77.8%,简单贝叶斯分别为67.6%和66.5%。

摘要：本文介绍了设计的一个网页自动分类系统。介绍了预处理 ,批量训练 ,特征选择 ,在线测试和重归档等模块的设计过程。系统采用有指导的学习方法 ,选取 Naive Bayes作分类模型和信息增益作为特征提取方法。测试结果表明 。