短文本数据的自动分类

• 作者: 宋东风 张志浩
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 经济
• 关键词: 文本分类 短文本 朴素贝页斯K 近邻
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: F724.6
• 字数: 3929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2007.02.007

摘要

本文以比较购物搜索中的商品数据自动分类为应用背景,探讨短文本数据的分类问题,比较了常用的文本分类(Text Categorization)算法的特点,在此基础上提出k-NN与NB相结合的多分类器方案,对于NB算法分类不可信的情况下改用k-NN算法进行再次分类,并充分利用NB的中间结果供k-NN剪枝时作参考.实验数据表明该方法在与NB相近的时间复杂度下可明显地提高短文本分类的正确率和召回率,达到实际应用的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志浩	同济大学计算机系	40	529	13.0	22.0
2	宋东风	同济大学计算机系	2	2	1.0	1.0