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摘要:
针对传统向量空间模型中的特征项孤立处理问题,首先通过x2统计和特征聚类相结合的模式实现特征降维,然后使用图模型来建立词和词之间相互关联信息,最后运用KNN方法进行文档分类测试.该算法提高了稀有词对分类的贡献,强化了关联词的分类效果,并降低了文档向量的维数.实验证明,该算法提高了分类的准确率和召回率.
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文献信息
篇名 基于聚类分析的图模型文档分类
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 聚类分析 图模型 文档分类
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 软件技术与研究
研究方向 页码范围 171-174,229
页数 分类号 TP301
字数 6566字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.01.048
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟海东 内蒙古科技大学信息工程学院 125 679 13.0 20.0
2 刘小荣 内蒙古科技大学信息工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
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图模型
文档分类
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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