【摘 要】
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针对在大量高维样本集下KNN算法的分类计算开销大、效率低的问题,提出了一种基于TextRank和TF-IDF的文本分类算法。首先通过TextRank算法获得文本的候选关键特征,并选择权值
【基金项目】
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海南省自然科学基金项目(617160)
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针对在大量高维样本集下KNN算法的分类计算开销大、效率低的问题,提出了一种基于TextRank和TF-IDF的文本分类算法。首先通过TextRank算法获得文本的候选关键特征,并选择权值较大的特征作为最后的文本关键分类特征,实现所有文本文档的维度缩减,最后采用基于TFIDF特征权值计算方法实现KNN分类。实验结果表明,此方法能够有效地减少文本特征,降低文本向量维度,提高分类效率和分类性能。
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