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一种改进的KNN Web文本分类方法
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122
  • 相关基金：基金项目：国家自然科学基金资助项目（60773206）
作者： 吴春颖[1], 王士同[1]
关键词： WEB文本分类, K最近邻, 快速分类, Web text classification, KNN（K-nearest neighbor） , fast classification
中文摘要：

KNN方法存在两个不足：a）计算量巨大,它要求计算未知文本与所有训练样本间的相似度进而得到k个最近邻样本;b）当类别间有较多共性,即训练样本间有较多特征交叉现象时,KNN分类的精度将下降。针对这两个问题,提出了一种改进的KNN方法,该方法先通过Rocchio分类快速得到k0个最有可能的候选类别;然后在k0个类别训练文档中抽取部分代表样本采用KNN算法;最后由一种改进的相似度计算方法决定最终的文本所属类别。实验表明,改进的KNN方法在Web文本分类中能够获得较好的分类效果。

英文摘要：

KNN method not only has large computational demands, because it must compute the similarity between unlabeled text and all training texts ; but also may decrease the precision of classification because of the commonness of classes. This paper presented an improved KNN method, which solved two problems mentioned above. It firstly got the most k0 classes fast by Rocchio method, and then used KNN arithmetic in some representative training texts of the classes, at last assigned class by an improved similar arithmetic in KNN. The result of research indicates that the impact of the new method is better.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049