电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2009年
5期
1183-1184,1193
,共3页
文本分类%特征项%支持向量机算法%K近邻法%贝叶斯方法
文本分類%特徵項%支持嚮量機算法%K近鄰法%貝葉斯方法
문본분류%특정항%지지향량궤산법%K근린법%패협사방법
对于海量的网络信息而言,文本自动分类算法的合理应用决定了当今网络服务商所能提供服务的优良与否.因此,文章在对现今流行的分类算法,如简单向量距离分类法、KNN、Bayes等比较、研究的基础上提出了一种考虑词序,即利用词与词之间的有序关联与共现关系的扩展算法并进行了测试与分析,对于更好地利用文本分类算法提供了一定的依据.
對于海量的網絡信息而言,文本自動分類算法的閤理應用決定瞭噹今網絡服務商所能提供服務的優良與否.因此,文章在對現今流行的分類算法,如簡單嚮量距離分類法、KNN、Bayes等比較、研究的基礎上提齣瞭一種攷慮詞序,即利用詞與詞之間的有序關聯與共現關繫的擴展算法併進行瞭測試與分析,對于更好地利用文本分類算法提供瞭一定的依據.
대우해량적망락신식이언,문본자동분류산법적합리응용결정료당금망락복무상소능제공복무적우량여부.인차,문장재대현금류행적분류산법,여간단향량거리분류법、KNN、Bayes등비교、연구적기출상제출료일충고필사서,즉이용사여사지간적유서관련여공현관계적확전산법병진행료측시여분석,대우경호지이용문본분류산법제공료일정적의거.
