基于K-近邻方法的网络信息文本分类

• 作者: 刘开袆 江志雄
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 最近邻 K-近邻 特征提取
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术科学研究及应用
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5269.2009.03.017

摘要

提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法.根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型.分别进行了基于最近邻决策和K-邻近决策的分类效果试验研究,结果显示:K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘开袆		1	5	1.0	1.0
2	江志雄		1	5	1.0	1.0