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基于K-近邻方法的网络信息文本分类
基于K-近邻方法的网络信息文本分类
来源 :贵州大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aghdks
【摘 要】
:
提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法。根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型。分别进行了基于最近邻决策
【作 者】
:
刘开袆
江志雄
【机 构】
:
贵州大方发电有限公司,上海海港通信技术有限公司
【出 处】
:
贵州大学学报:自然科学版
【发表日期】
:
2009年3期
【关键词】
:
文本分类
最近邻
K-近邻
特征提取
text categorization
nearest neighbor
k-nearest neighbor
fe
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提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法。根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型。分别进行了基于最近邻决策和K-邻近决策的分类效果试验研究,结果显示:K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果。
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