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提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法.根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型.分别进行了基于最近邻决策和K-近邻决策的分类效果试验研究.结果显示,K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果.
基于K-近邻方法的网络信息文本分类
【摘 要】
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提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法.根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型.分别进行了基于最近邻决策
【机 构】
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上海理工大学计算机工程学院
【出 处】
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上海理工大学学报
【发表日期】
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2005年1期
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