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文檔簡介
1、隨著Internet的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中每天將產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù),如何從這些海量文本數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息成為當今研究的熱點。文本分類是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要組成部分,為海量文本信息高效存儲和挖掘提供了便利,因此研究具有重要的價值和意義。
首先,在研究一般的文本分類模型基礎(chǔ)之上,針對當前文本分類器在訓(xùn)練文本集較少的情況下容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,給出了一種基于形式概念分析的文本分類模型。該模型通過離散化文本的屬性特征,構(gòu)成形式背景,構(gòu)建概念
2、格,并把概念格中每個概念提取的分類規(guī)則作為文本分類的規(guī)則。
其次,針對概念格分類規(guī)則提取的算法,該文給出了一種改進的提取分類規(guī)則的算法。該算法將每一條分類規(guī)則中的屬性進行權(quán)重的計算,將提取的分類規(guī)則轉(zhuǎn)換為屬性權(quán)重之和的比較。該算法可以提取更多的分類規(guī)則,可以更好的避免因提取的分類規(guī)則太少而出現(xiàn)無法判別的情況。此外,在預(yù)測時,通過屬性權(quán)重之和的判定比之前分類規(guī)則的判定更方便,能有效的降低判定時的空間和時間復(fù)雜度。
最后
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