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随着中文电子刊物和Web文档数量的飞速增加，中文文本自动分类工作变得日益重要．将文档视为事务，将关键词视为项，文本预处理时提出特征权重阈值，用构造的分类器对未知文档分类时，采用了CDD（Class Differentiate Degree）改进算法，对基于关联规则挖掘的中文文本自动分类方法进行了改进．实验结果表明，该算法能较快地获得可理解的规则并且具有较好的宏平均和微平均值．