基于改进KNN算法的档案信息文本自动分类方法研究

摘要

常规的档案信息文本自动分类方法主要使用Bloom二维分类矩阵标注分类特征,导致分类评价指标偏低。对此,提出基于改进K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法的档案信息文本自动分类方法,即提取档案信息文本自动分类特征,再利用改进KNN算法优化信息文本自动分类流程,实现档案信息文本自动分类。实验结果表明,基于改进KNN算法的档案信息文本自动分类方法的加权精确率(weighted-P)、加权召回率(weighted-R)、加权F值(weighted-F)均较高,证明该方法的分类效果较好,有一定的应用价值。