【摘 要】
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本文针对关联分类器会产生大量的规则，且效率比较低的问题，提出了以信息增益的方法来对每个类挖掘出来的规则进行重新排序，然后从每个类排序好的规则集中选取前K条分辨力强的规则构成分类器对文本进行分类，能够在规则集变小的情况下，取得比未修剪过的规则集更好的分类精度，同时也取得了比ARGBC分类器更好的分类效果。
【机 构】
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福州大学计算机科学与技术系 福州 350002
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本文针对关联分类器会产生大量的规则，且效率比较低的问题，提出了以信息增益的方法来对每个类挖掘出来的规则进行重新排序，然后从每个类排序好的规则集中选取前K条分辨力强的规则构成分类器对文本进行分类，能够在规则集变小的情况下，取得比未修剪过的规则集更好的分类精度，同时也取得了比ARGBC分类器更好的分类效果。
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