一种基于文本分类技术的邮件过滤系统设计

垃圾邮件的泛滥提出了极为迫切的技术诉求。文章介绍了基于文本分类技术的垃圾邮件过滤系统模型,并首先介绍了整个系统工作流程,然后阐述了系统中文本分词、文本特征提取、Winnow线性分类器等关键环节。     

基于统计分词的中文文本分类系统

本文阐述了一个中文文本分类系统的设计和实现,对文本分类系统的系统结构、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍,将基于统计的二元分词方法应用于中文文本分类,并提出了一种基于汉语中单字词及二字词统计特性的中文文本分类方法,实现了在事先没有词表的情况下,通过统计构造单字及二字词词表,从而对文本进行分词,然后再进行文本的分类。     

基于关联规则挖掘的中文文本自动分类

随着电子出版物和互联网文档的飞速增加，自动文档分类工作正变得日渐重要．提出一种基于关联规则的中文文本自动分类方法．该算法将文档视作事务．关键词视作项，利用改进的关联规则挖掘算法挖掘项和类剐间的相关关系．挖掘出的规则形成分类器，可用于类标号未知的文档的区分．实验证明，该算法能较快地获得可理解的规则并且具有较好的召回率和准确率．     

WEB文本挖掘的研究

文章首先探讨了Web挖掘的地位，基于WEB的文本挖掘是WEB挖掘的重要组成部分。文章重点对文本特征提取、文本分类、文本聚类等WEB文本挖掘关键实现技术做了介绍，最后讨论了Web文本挖掘的价值。     

Web文本挖掘中的特征表示和特征提取

该文介绍了web文本挖掘的概念和一般处理过程，着重就web文本挖掘中前期的分词、特征表示和特征提取的常用方法进行研究．同时对不同方法进行了初步比较。     

文本挖掘关键技术研究

文本挖掘有着极大的应用前景,更加有效的文本挖掘算法设计仍然有很大的研究空间,本文将从文本挖掘涉及的关键技术进行阐述以求对文本挖掘有整体的把握与理解。     

WEB文本挖掘的研究

文章首先探讨了Web挖掘的地位,基于WEB的文本挖掘是WEB挖掘的重要组成部分。文章重点对文本特征提取、文本分类、文本聚类等WEB文本挖掘关键实现技术做了介绍,最后讨论了Web文本挖掘的价值。     

文本自动分类系统文本预处理方法的研究

在没有建立起完善的中文停用词表的情况下,运用程序流程控制剔除中文分词器切分出来的单个独立字、英文字符、数字和一系列数学符号以及含有这些符号的中文词,从而使得两个字以上的纯中文词成为代表文本信息的特征项。这不仅明显降低了初始文本向量的维度,而且大大提高了文本向量中的特征信息含量。     

基于自然语言处理技术的电力文本挖掘与分类

为深层挖掘电力数据文本蕴藏的信息,本文基于自然语言处理技术分析了电力文本挖掘与分类流程,通过分词技术分析文本内容,提取文本特征,并构建分类器模型以自动分类文本,最后以实例分析了电力文本挖掘与分类的实际效果.结果表明,中文电力数据文本挖掘准确度较高,适用范围广泛,方式方法灵活,可及时准确挖掘隐藏的关键信息,为分析客户用电...     

基于统计分词的中文文本分类系统

本文阐述了一个中文文本分类系统的设计和实现，对文本分类系统的系统结构、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。将基于统计的二元分词方法应用于中文文本分类，并提出了一种基于汉语中单字词及二字词统计特性的中文文本分类方法，实现了在事先没有词表的情况下，通过统计构造单字及二字词词表，从而对文本进行分词，然后再进行文本的分类。     

基于改进向量空间模型的邮件分类

基于内容的邮件分类一般采用向量空间模型来表示邮件,该模型只是基于独立词在邮件内容中出现的频率来建立的,而并未考虑邮件的结构特征和词所在的上下文环境,这使得特征向量不能准确地表示邮件的内容,从而导致分类不够准确。文中提出了改进的向量空间模型,针对邮件特有的结构,以段落为分块单位,通过分析段落间的关系和段落中的内容来更改特征词的权重。以此模型设计了一个邮件分类系统,并对该系统进行了测试和结果分析。     

邮件过滤与个性化分类模型的研究

研究了邮件过滤的主要方法，提出了将Agent技术、粗糙集和最小风险的Bayes分类方法结合的邮件过滤及个性化分类模型。该模型首先利用粗糙集方法对邮件样本向量空间进行约简，然后利用已知样本对最小风险的Bayes分类器进行训练，得到具有智能分类功能的邮件分类器，利用该分类器过滤掉用户不感兴趣的邮件，并利用Agent学习用户的个性化知识，最后利用学习的知识将用户感兴趣邮件进行再分类。     

基于内容粘合性的邮件分类

电子邮件分类一般采用向量空间模型来表示邮件,但是该模型只是基于独立词在邮件内容中出现的频率来建立的,而并未考虑邮件的结构特征,从而使得特征向量不能准确地表示邮件的内容.针对目前向量空间模型出现的这种缺陷,文中将粘合性衡量方法提取n-gram的思想运用于文本表示当中,对词的权重进行赋值,并以此模型设计了一个邮件分类系统,由于粘合性方法考虑到了邮件的结构特征,实例证明,这种方法能够提高系统的分类精确度.     

基于Web的文本挖掘

万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。在茫茫的信息海洋如何快速有效地获取所需要的信息,一直是困绕着网上用户的难题。而Web挖掘可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕。该文主要介绍了Web挖掘基本情况,并在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究;给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。同时,在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。     

文本挖掘研究及发展

文本挖掘是对具有丰富语义的文本进行分析从而发现隐含的,令人感兴趣的,有潜在使用价值知识的过程,是数据挖掘的一个新兴主题。本文首先介绍数据挖掘的定义及其发展,进而叙述文本挖掘的含义,回顾国内外文本挖掘的研究现状,着重论述文本分类与文本聚类的一般过程并指出它们的区别之处。最后指出中文文本挖掘的特点,展望了今后的研究目标。     

文本挖掘研究及发展

文本挖掘是对具有丰富语义的文本进行分析从而发现隐含的,令人感兴趣的,有潜在使用价值知识的过程,是数据挖掘的一个新兴主题。本文首先介绍数据挖掘的定义及其发展,进而叙述文本挖掘的含义,回顾国内外文本挖掘的研究现状,着重论述文本分类与文本聚类的一般过程并指出它们的区别之处。最后指出中文文本挖掘的特点,展望了今后的研究目标。     

邻近类别分类在电子邮件过滤系统中的运用

电子邮件作为互联网技术发展的产物,在给全球网民带来通讯便利的同时,正不可避免地遭遇有悖初衷的运用。最为突出的是随之产生的垃圾邮件像瘟疫一样蔓延,污染网络环境,占用大量传输、存储和运算资源,影响了网络的正常运行。垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注。基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。由于常用的特征字串匹配技术对垃圾邮件件的查准率已经不能满足日益提高的过滤系统用户的产品需求,随后引入邻近类别分类的方法,利用基于贝叶斯算法的电子邮件过滤系统,对色情垃圾邮件样本进行分析,可明显提高对垃圾邮件的查准率。     

基于文本过滤的贝叶斯分类算法的改进

针对传统贝叶斯分类算法无法满足复杂网络文本过滤需求,提出一种多词 贝叶斯分类算法(Multi Word-Bayes,MWB)。该算法一方面引入了特征权重(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)的计算思想,优化了传统贝叶斯分类算法只考虑词频不考虑文本间关系的问题;另一方面将词与词间的关系作为文本分类的重要参考项,克服了传统贝叶斯分类算法在分类器训练上对语义分析的忽视。实验结果表明,MWB在垃圾文本过滤上具有更好的分类性能。     

文本挖掘中若干关键问题的研究

互联网的普及和飞速发展,使Internet成为世界上最大的信息积聚地,但Internet积聚的信息不同与以往的数据挖掘源,其内容大多是半结构化或非结构化的文本。如何有效的对半结构化或非结构化的文本信息进行挖掘即文本挖掘已成为当今热门的研究方向。     

基于Web的文本挖掘技术研究

Internet上大多数信息的表现形式为文本,如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。文本挖掘的目的是从不同格式的文本中发现有用的知识,这是一个分析文本并从中抽取特定信息的过程。系统地介绍了文本挖掘的含义,并对文本挖掘过程的各个方面进行了进一步的探讨,包括文本特征的建立、特征的提取技术、文本的分类、文本的聚类等相关技术。同时提出了一种基于Web的文本信息挖掘的模型,将以高校BBS论坛为信息源,利用高级语言开发技术来构建一个自动的文本分类器。