基于关联规则的中文文本分类算法的改进

• 作者: 张玉芳 杨柯 熊忠阳
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则挖掘 中文文本 文本自动分类算法
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 114-117
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 2565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6841.2007.02.027

摘要

随着中文电子刊物和Web文档数量的飞速增加,中文文本自动分类工作变得日益重要.将文档视为事务,将关键词视为项,文本预处理时提出特征权重阈值,用构造的分类器对未知文档分类时,采用了CDD(Class Differentiate Degree)改进算法,对基于关联规则挖掘的中文文本自动分类方法进行了改进.实验结果表明,该算法能较快地获得可理解的规则并且具有较好的宏平均和微平均值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
2	张玉芳	重庆大学计算机学院	125	2737	26.0	48.0
3	杨柯	重庆大学计算机学院	1	14	1.0	1.0