网络技术的发展和Internet的开放性使它逐步成为一个全方位的资源宝库，越来越多的信息通过互联网被传送到世界各地，互联网中也积聚了越来越多的信息，从发展的趋势来看，网络必将成为人们获取信息的主要来源。但互联网的组织杂乱，缺乏必要的条理，多且杂的信息使得人们从中获取自己感兴趣的内容变得越来越困难。 从大量的数据中挖掘出有用的信息是数据挖掘的任务。文本作为互联网上主要的信息载体，随着互联网的迅速发展，文本挖掘也成为数据挖掘的热点之一。文本分类技术是文本挖掘的基础和核心。 文本分类的方法包括人工分类和自动分类。传统的文本分类是基于人工方式的，这种方式缺点很多，如周期长、费用高、效率低、需要大量专业人员以及分类结果的一致性低等。20世纪90年代以后，基于机器学习的文本自动分类方法越来越成为主流。相比于人工方式，它具有周期短，效率高，节省人力资源，分类结果一致性高等优点。但文本自动分类研究开展以来，准确率一直不能达到令人满意的效果。在Internet信息急剧膨胀的今天，为文本分类提供了广阔的发展空间，文本自动分类面临前所未有的机遇和挑战，如何提高分类准确率成为研究热点。 向量空间模型是文本自动分类应用最广泛的模型之一，以向量空间模型为基础，我们研究发现，对文本的合理向量表示是实现正确分类非常关键的前提，而传统分类方法中，特征选择算法各有优劣，选择出的特征不能很好地代表文本，这在很大程度上制约了文本分类的准确率。我们以此为出发点，分析特征项应当具备的条件，并提出了基于类别概念的特征选择方法。区别于传统的特征选择方法只考虑文本词语的外在形式的做法，它以分析词语的语义概念为主，并且考虑特征的类别信息，选取单类别指示意义强的特征项，建立特征空间。