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摘要:
研究文本分类问题,传统方法对文本信息分拣的效率和准确性偏低.为了克服干扰,提高分类精度,提出一种基于二次模糊聚类的文本分拣仿真算法.利用传递闭包方法得到源文本的初始分类,得到初始分划矩阵,然后结合特征指标的不等权重因子对文本的属性相关数据进行迭代计算,从而使文本分拣的结果更接近于实际情况.仿真结果证明,算法能有效地提升文本分拣效率和准确性,对于提升海量文本信息的快速智能分拣有较高的实用价值.
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文献信息
篇名 基于二次模糊聚类算法的智能文本分拣研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 二次模糊聚类 文本信息 仿真算法 智能分拣
年,卷(期) 2010,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 165-167,344
页数 分类号 TP391.1
字数 4163字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.11.043
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
二次模糊聚类
文本信息
仿真算法
智能分拣
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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