10.3969/j.issn.1673-629X.2007.07.052
覆盖算法在文本分类中的应用
介绍了文本分类的基本过程以及朴素贝叶斯和K近邻算法等基本分类方法,给出了基于覆盖的构造性神经网络分类算法,并将其与朴素贝叶斯和KNN作了实验比较.结果表明,该算法具有较好的分类性能,适合于处理大规模的文本分类任务,从而有效地克服了传统文本分类算法的不足.
文本分类、神经网络、覆盖算法、基于覆盖的构造性神经网络
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家重点基础研究发展计划973计划2004CB318108;安徽省自然科学基金0504200208
2007-08-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
183-185,189