| 基于样本重要性原理的KNN文本分类算法 |
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| 引用本文： | 万韩永,左家莉,万剑怡,王明文.基于样本重要性原理的KNN文本分类算法[J].江西师范大学学报(自然科学版),2015(3):297-303,314. |
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| 作者姓名： | 万韩永 左家莉 万剑怡 王明文 |
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| 作者单位： | 江西师范大学计算机信息工程学院,江西 南昌,330022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61272212,61163006,61203313,61365002,61462045)资助项目 |
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| 摘 要： | KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.
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| 关 键 词： | 文本分类 KNN 样本重要性原理 SI-KNN |
The KNN Text Classification Based on Sample Importance Principals |
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| WAN Hanyong
,
ZUO Jiali
,
WAN Jianyi
,
WANG Mingwen.The KNN Text Classification Based on Sample Importance Principals[J].Journal of Jiangxi Normal University (Natural Sciences Edition),2015(3):297-303,314. |
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| Authors: | WAN Hanyong ZUO Jiali WAN Jianyi WANG Mingwen |
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| Institution: | WAN Hanyong;ZUO Jiali;WAN Jianyi;WANG Mingwen;School of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | text classification KNN sample importance principals SI-KNN |
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