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KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究
引用本文:马建斌,李滢,滕桂法,王芳,赵洋.KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究[J].河北农业大学学报,2008,31(3).
作者姓名:马建斌  李滢  滕桂法  王芳  赵洋
作者单位:1. 河北农业大学信息科学与技术学院,河北,保定,071001
2. 河北农业大学理学院,河北,保定,071001
摘    要:中文文本分类技术在中文信息智能处理方面具有十分重要的作用,比如:中文信息检索和搜索引擎等,KNN、贝叶斯、SVM等算法都可以应用到中文文本分类技术上,本研究分析和比较了KNN和SVM两种分类算法,并通过实验比较这两种算法对中文文本分类技术的效果。结果表明:SVM算法较优,是一种较好的中文文本分类算法。

关 键 词:中文文本分类  KNN  SVM

The comparison studies on the algorithm of KNN and SVM for chinese text classification
MA Jian-bin,LI Ying,TENG Gui-fa,WANG Fang,ZHAO Yang.The comparison studies on the algorithm of KNN and SVM for chinese text classification[J].Journal of Agricultural University of Hebei,2008,31(3).
Authors:MA Jian-bin  LI Ying  TENG Gui-fa  WANG Fang  ZHAO Yang
Abstract:Chinese text classification is important for chinese intelligent information management, such as chinese information retrieval and search engine.A lot of algorithms can be used for Chinese text classification,such as KNN,Bayes and SVM etc.The paper has analyzed and compared the KNN and SVM algorithm.And the effect of the two algorithms on Chinese text classification was got by the experiments.The results indicated that the SVM algorithm was better than the KNN algorithm,which proved that the SVM algorithm was one excellent chinese text classification algorithm.
Keywords:Chinese text classification  KNN  SVM
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