一种新的基于kNN和Rocchio的文本分类方法

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中文摘要：本文首先对kNN和Rocchio的算法进行深入的研究和比较,然后提出了一种新的基于kNN和Rocchio的文本分类方法,命名为Rocchio-kNN方法，这种分类方法先用Rocchio为测试文档产生候选类别,然后再用kNN从候选类别中为测试文档选择出最终类别；这种方法既有kNN分类效果好的特点,又有接近Rocchio的分类效率,还研究了用两种不同的方法来决定候选类别的数目，在中文文档库上的实验表明,新的文本分类方法的效果比单独的kNN和Rocchio的效果都要好,同时分类效率要比kNN好并且接近Rocchio。

作者：

张政、周水庚、周傲英

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作者单位：

复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433

关键词：

文本分类 Rocchio kNN Rocchio-kNN 电子文档

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

第二十一届中国数据库学术会议

会议时间：

2004-10-14

会议地点：

厦门

会议母体文献：

计算机研究与发展

页码：

483-487

出版时间：

2004