基于模糊关系的文本分类方法

• 作者: 娄娟 张玉芳 李智星 熊虑阳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 隶属函数 模糊关系 相关系数 隶属度
• 年，卷（期）: 2011,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能识别技术
• 页码范围: 149-151
• 分类号: TP18
• 字数: 4295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.16.051

摘要

为更好地对未标记文本进行分类,通过定义文本和类别的隶属函数,将测试文本和类别表示为特征的模糊集,计算模糊集之间的相关系数并用来度量测试文本到每个类别的隶属度,根据最大隶属度原则确定测试文本所属类别.实验结果表明,与k-NN算法相比,该方法有较好的准确率,分类速度有较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玉芳	重庆大学计算机学院	125	2737	26.0	48.0
2	李智星	重庆大学计算机学院	4	33	4.0	4.0
3	娄娟	重庆大学计算机学院	1	5	1.0	1.0
4	熊虑阳	重庆大学计算机学院	1	5	1.0	1.0