基于进化模糊规则的Web新闻文本挖掘与分类方法

• 作者: 史玉珍 吕琼帅
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: WEB新闻 文本分类 进化模糊规则 余弦距离 词频-逆向文档频率算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: TP391

摘要

针对现有Web新闻文本分类方法准确率低且不能适应文本类型变化的问题,提出一种基于进化模糊规则的Web新闻文本挖掘和分类方法.首先,对每篇Web文本进行术语提取,并利用词频-逆向文档频率（TF-IDF）算法过滤掉一些具有较低描述能力的术语.然后,基于计算收集到的新的新闻文本内容与类别之间的余弦距离,利用eClass0分类器创建和更新模糊规则的数量和属性.最后,根据模糊规则推理和余弦距离进行文本分类.实验结果表明,该方法具有较高的正确分类率,且能够自适应Web新闻文本类别的变化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史玉珍	平顶山学院软件学院	30	104	6.0	9.0
2	吕琼帅	平顶山学院软件学院	17	50	4.0	6.0