一种基于特征提取的二级文本分类方法

• 作者: 凌捷 邹丽娜
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征提取 向量空间模型 KNN算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2012.04.013

摘要

提出了一种改进的基于特征提取的二级文本分类方法.通过提取出文本的特征项并计算其权重值,将文本表示成由特征项和权重值组成的向量,利用向量的夹角余弦计算二级分类模型下文本之间的相似度,可以更准确快速地定位海量信息.实验结果表明本文提出的分类方法的准确率优于传统的类中心分类法,提高了系统的适应性和分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凌捷	广东工业大学计算机学院	133	1124	17.0	28.0
2	邹丽娜	广东工业大学计算机学院	1	1	1.0	1.0