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隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的飛速增長(zhǎng)，文本分類變成了一項(xiàng)處理和資質(zhì)文本信息的關(guān)鍵技術(shù)。文本分類技術(shù)可用于分類新聞，在互聯(lián)網(wǎng)上尋找有趣的信息，或者通過(guò)超文本去直到用戶的搜索，因?yàn)槭謩?dòng)建立文本分類器是很困難和耗時(shí)的，通過(guò)實(shí)例去學(xué)習(xí)分類在這方面就很有優(yōu)勢(shì)。
一般的文本分類分為這幾個(gè)步驟，首先是建立文檔的表示模型，即通過(guò)若干特征去表示一個(gè)文本，因?yàn)橐话闱闆r下一篇文章都有著成百上千的特征向量，直接進(jìn)行分類會(huì)有很大的時(shí)間和空間上的消耗，所以在分類之前，必須先進(jìn)行特征降維，特征降維的方法主要有信息增益，X2統(tǒng)計(jì)，互信息，tf‘-idf等方法，然后就要開(kāi)始進(jìn)行分類，常用的一些方法有貝葉斯，knn，支持向量機(jī)，關(guān)聯(lián)規(guī)則等。其中應(yīng)用較廣的knn等方法中存在受文章長(zhǎng)短影響和忽略了語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的影響等一些問(wèn)題。本文針對(duì)這些問(wèn)題結(jié)合了apiori算法與knn算法，解決了上述的問(wèn)題。
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