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本文详细介绍了中文文本分类过程以及SVM和KNN两种方法在中文文本分类中的具体步骤,给出了中文文本分类的模型。通过实验对SVM算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较性实证研究。研究表明,SVM分类器较KNN在处理中文文本分类问题上有更良好的分类效果,有较高的查全率和查准率。
基于SVM与KNN的中文文本分类比较实证研究
【摘 要】
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本文详细介绍了中文文本分类过程以及SVM和KNN两种方法在中文文本分类中的具体步骤,给出了中文文本分类的模型。通过实验对SVM算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了
【机 构】
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西安电子科技大学经济管理学院
【出 处】
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情报理论与实践
【发表日期】
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2008年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于语义网的多媒体检索与数据挖掘”(项目编号:70503022);中国博士后基金项目“基于支持向量机的视频语义检索研究”(项目编号:20060400996)的研究成果之一
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