基于KNN的Web文本分类方法的研究

• 作者: 夏士雄 牛强 王志晓 陈岱
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: KNN算法 特征提取 Web文本 文本分类
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 信息技术交流
• 页码范围: 210-211
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 2891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2007.10.081

摘要

为了更有效地组织Internet 上丰富的信息资源, 通过分析Web 文本的特点,提出了基于KNN 的Web文本分类方法,并结合具体实验在对数据进行预处理的基础上实现了KNN分类算法.实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛强	中国矿业大学计算机科学与技术学院	57	459	11.0	19.0
2	夏士雄	中国矿业大学计算机科学与技术学院	118	1158	18.0	28.0
3	王志晓	中国矿业大学计算机科学与技术学院	43	434	11.0	19.0
4	陈岱	中国矿业大学计算机科学与技术学院	19	232	7.0	15.0