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摘要:
针对现在机器学习的文本分类算法普遍使用的knn,支持向量机,神经网络等算法进行分类中存在的两个问题,没有考虑到语义关联对其文本的影响和受文章长短对其词频向量大小的影响,通过结合apiori算法进行改进knn算法的方法对文本分类样本进行了分类实验,结果表明,该改进算法相对于为改进前平均查准率有10%左右的提升,平均召回率有5%左右的提升,得出该方法能有效提高文本分类准确率的结论.
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文献信息
篇名 一种基于apiori算法改进的knn文本分类方法
来源期刊 电子设计工程 学科 工学
关键词 文本分类 knn 关联规则 apiori
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 计算机技术与应用
研究方向 页码范围 1-3
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 3269字 语种 中文
DOI
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 彭艳兵 烽火通信科技股份有限公司南京研发部 19 71 5.0 7.0
2 骆凡 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
文本分类
knn
关联规则
apiori
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子设计工程
半月刊
1674-6236
61-1477/TN
大16开
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
52-142
1994
chi
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14564
总下载数(次)
54
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