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基于KNN算法的文本自动分类方法研究——以学术期刊栏目自动归类为例

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摘要

和作者栏目动态决定k值等方面对KNN算法的基本原理加以改进.该方法以论文标题、分类对象,对期刊常设主题栏目的自动归类(归栏)处理取得77.25%的F测度值,可以针对短小文本以及训练文本数量有限的情况下开展有效的文本自动分类处理.

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来源
《图书情报知识》 |2010年第4期|71-76|共6页
作者
李湘东; 徐朋; 黄莉; 沈祥兴;
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作者单位

武汉大学信息管理学院;

武汉大学信息资源研究中心;

武汉大学信息管理学院;

武汉大学图书馆;

武汉;

430072;

武汉大学信息管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
KNN算法; 自动归类; 栏目; Jensen-Shannon散度; 动态k值;

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