基于扩展角分类神经网络的文档分类方法（英文）

• 作者: 合源一幸 张振亚 王煦法 陈恩红
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文档分类 CC4神经网络 数据索引 距离信息
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 页码范围: 871-878
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 1637字
• 语种: 中文

摘要

CC4神经网络是一种三层前馈网络的新型角分类(corner classification)训练算法,原用于元搜索引擎Anvish的文档分类.当各文档之间的规模接近时,CC4神经网络有较好的分类效果.然而当文档之间规模差别较大时,其分类性能较差.针对这一问题,本文意图扩展原始CC4神经网络,达到对文档有效分类的效果.为此,提出了一种基于MDS-NN的数据索引方法,将每一文档映射至k维空间数据点,并尽可能多地保持原始文档之间的距离信息.其次,通过将索引信息变换为CC4神经网络接受的0,1序列,实现对CC4神经网络的扩展,使其能够接受索引信息作为输入.实验结果表明对相互之间规模差别较大的文档,扩展CC4神经网络的性能优于原始CC4神经网络的性能.同时,扩展CC4神经网络的分类精度与文档索引方法有密切关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈恩红	中国科学技术大学计算机系	87	1942	22.0	42.0
2	王煦法	中国科学技术大学计算机系	191	4142	33.0	58.0
3	张振亚	中国科学技术大学计算机系	17	264	7.0	16.0