【摘 要】
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针对传统文本分类算法的分类精度低和计算复杂度高的问题,提出一种基于加权频繁子图挖掘的图模型文本分类算法.首先将文档集表示成图集;然后运用加权图挖掘算法提取频繁子图;
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关计划项（112102210457）、河南省教育厅自然基金项目（2011C580003）资助
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针对传统文本分类算法的分类精度低和计算复杂度高的问题,提出一种基于加权频繁子图挖掘的图模型文本分类算法.首先将文档集表示成图集;然后运用加权图挖掘算法提取频繁子图;最后,对特征向量进行分类.提出的算法仅提取最重要的子图,使其整体具有较好的分类效果和较高的计算效率.为评估该算法有效性,将其与多种现有分类算法分别对一个数据集进行分类实验,实验结果表明,提出的算法具有更高的识别精度和更少的运行时间。
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