短信文本分类技术的研究

• 作者: 王文霞 王春红
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 短信文本分类 向量空间模型 模糊聚类 模糊K均值
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.05.031

摘要

短信作为一种重要的交流手段,发挥着越来越重要的作用.但伴随着短信的广泛使用,垃圾短信则严重影响着人们的生活,因此文中基于短信文本特征词对短信进行分类研究.其中,TF-IDF特征词权重计算方法是对文本词汇权重计算的一种经典算法,得到了广泛应用.但此方法为了简化计算,忽略了词语之间的相互关系.针对此问题,依据同一短信文本中的词汇之间存在的相互关系,文中对权重计算法进行了调整,提出了基于模糊K均值的短信文本分类算法.即先将短信文本集用TF-IDF算法处理,得到词汇-文本集,再用模糊K均值算法对得到的词汇-文本集进行处理.最后通过实验,验证了基于模糊K均值的短信文本分类算法,其分类结果的查全率和查准率都较高,有效辨别了垃圾短信.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春红	运城学院计算机科学与技术系	57	187	7.0	10.0
2	王文霞	运城学院计算机科学与技术系	32	73	4.0	7.0