共 6 条
- [5] 自然语言理解[M]. 清华大学出版社 , 姚天顺等编著, 2002
- [6] A vector space model for automatic indexing[J] . G. Salton,A. Wong,C. S. Yang.Communications of the ACM . 1975 (11)
基于K-近邻方法的网络信息文本分类
被引：2
作者：
刘开袆
[1
]
江志雄
[2
]
机构：
[1] 贵州大方发电有限公司
[2] 上海海港通信技术有限公司
关键词：
文本分类;
最近邻;
K-近邻;
特征提取;
D O I：
10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2009.03.032
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
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。
引用
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