基于K-近邻方法的网络信息文本分类
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TP391.1

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Network text classification based on K-nearest neighbor method
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    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-近邻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。

    Abstract:

    The construction of a network information text categorization model is proposed. Accroding to the feature of network datagram, the keywords are selected as classficatoin features and the keywords frequencies are counted to construct a text categorization model. The experiments show that the K-nearest neighbour method is superior to the nearest neighbour method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

江志雄 丁岳伟.基于K-近邻方法的网络信息文本分类[J].上海理工大学学报,2005,(1):83-86.

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  • 最后修改日期:2004-10-12
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