| 基于KNN的多要素文本协调分类算法 |
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| 引用本文： | 庄晶晶,张东站. 基于KNN的多要素文本协调分类算法[J]. 现代计算机, 2013, 0(7) |
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| 作者姓名： | 庄晶晶 张东站 |
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| 作者单位： | 厦门大学数据库实验室信息科学与技术学院,厦门,361005 |
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| 摘 要： | 文本分类能够帮助人们更有效地利用不断膨胀的海量网络信息,然而网络文本中已不再是以单一的文本内容形式出现,更多的是包含标题、关键字、摘要、正文等多种要素.若用传统的文本分类器,则效果明显不好.综合利用文本各要素,提出通过KNN算法对各要素进行文本分类,再使用模拟退火算法以及Bayes定理协调各要素比重的多要素文本协调分类算法.实验结果表明,该算法是可行的,并且使用该算法得到的分类器比仅使用文本内容得到的分类器具有更高的分类准确率.
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| 关 键 词： | 文本分类 KNN算法 多要素 模拟退火算法 Bayes定理 |
Multiple Elements Text Coordinate Classification Algorithm Based on KNN |
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| ZHUANG Jing-jing , ZHANG Dong-zhan. Multiple Elements Text Coordinate Classification Algorithm Based on KNN[J]. Modem Computer, 2013, 0(7) |
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| Authors: | ZHUANG Jing-jing ZHANG Dong-zhan |
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