文本分类方法比较研究

• 作者: 张黎烁 李鑫
• 来源期刊: 光盘技术
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 贝叶斯 KNN 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 计算技术与自动化
• 页码范围: 44,63
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2086字
• 语种: 中文

摘要

随着Intemet的不断发展,电子文本信息急剧增加,如何有效地组织和管理这些海量信息,并且能够快速准确地获得用户所需要的信息是当今信息科学技术领域的一大挑战,对电子文本进行有效管理的方法之一就是文本分类.文本分类是一项重要的智能信息处理技术,在信息过滤、信息检索、文本数据库和数字图书馆等方面极具应用价值.本文仅介绍贝叶斯、KNN和支持向量机等三种常用的分类方法,并进行了对比实验,,对这三种分类方法进行分析和比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鑫		22	60	4.0	6.0
2	张黎烁		18	41	3.0	5.0