文本分类方法对比研究

• 作者: 崔彩霞 张朝霞
• 来源期刊: 太原师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 朴素贝叶斯 KNN 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 52-54
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2027.2007.04.017

摘要

对3种常用的文本分类方法进行了分析和比较,并进行了对比实验,结果表明支持向量机是进行文本分类较好的方法.最后讨论了支持向量机在文本分类中存在的缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张朝霞	太原师范学院计算机系	21	78	3.0	8.0
2	崔彩霞	太原师范学院计算机系	20	146	7.0	12.0