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提出一种虚核文本分类算法。通过单类别下标记数据的特征词频计算该类别虚核在每个特征项处的特征引力场强,进而获得类别虚核,根据类别虚核对待标记文本产生的引力大小判断其所属类别。实验结果表明,与k近邻算法和朴素贝叶斯算法相比,虚核算法在分类精度和时间开销方面具有较大的优势。
面向Web信息检索的虚核文本分类算法
【摘 要】
：
提出一种虚核文本分类算法。通过单类别下标记数据的特征词频计算该类别虚核在每个特征项处的特征引力场强,进而获得类别虚核,根据类别虚核对待标记文本产生的引力大小判断其
【机 构】
：
重庆大学计算机学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
：
2012年10期
【基金项目】
：
重庆市自然科学基金资助项目（CSTC2010BB2046）,中央高校研究生科研创新基金资助项目（CDJXS11181164）
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