Web挖掘与文本分类中的特征选择算法

数据挖掘文本分类题目及附件

数据挖掘竞赛题目：文本分类 附件资源：* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准

数据挖掘 2 2024-05-15

基于类别特性的 KNN 文本分类算法改进

论文提出了一种基于独立类别特性的改进 KNN 文本分类算法，该算法通过利用文本的不同类别特征来提高分类精度。

数据挖掘 4 2024-04-30

改进K-近邻法的文本分类算法分析与优化

文本自动分类技术是数据挖掘的重要分支，K-近邻法作为常见的文本分类算法之一，其存在一些局限性。基于对K-近邻法的分析，针对其不足提出了改进方案，在保证判定函数条件的前提下，优化了算法，避免了K值的搜索过程，从而降低了计算复杂性并提升了效率。实验证明，改进后的K-近邻法在文本分类任务中具有显著的效果。

数据挖掘 2 2024-08-03

数据挖掘在文本分类与生物信息学应用

博士论文探讨了数据挖掘技术在文本分类和生物信息学中的应用。

数据挖掘 2 2024-05-25

基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法

文本自动分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究领域。针对难以获取大量带类标签的训练集的问题，提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法。该算法分两种情况处理：一是对于新增有类标签的样本，直接重新计算其属于某类别的条件概率；二是对于新增无类标签的样本，利用现有分类器为其指定类标签，然后利用新样本来修正分类器。实验证明，该算法有效且可行，相较于Naive Bayes文本分类算法，精度更高。增量式Bayes分类算法的提出为分类器更新开辟了新的途径。

数据挖掘 1 2024-07-13

优化网络数据挖掘实验PPT中的分类算法选择

在网络数据挖掘实验中，选择合适的分类算法至关重要。

数据挖掘 0 2024-09-14

海洋信息处理中的文本分类技术应用 (2008年)

文本分类是数据挖掘和机器学习领域中的重要研究内容，将这一技术应用于海洋信息处理，已成为该领域研究的关键问题。详细探讨了文本分类技术在海洋信息处理中的应用，提出了关键的技术设计方案，介绍了改进的X2特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法。实验结果表明，该系统具有较高的准确率和查全率，能够满足我国“数字海洋”信息基础建设对信息处理应用的需求。

数据挖掘 2 2024-07-13

深度学习文本分类系统构建与性能验证

基于深度学习构建文本分类系统，提出系统架构和关键技术，通过验证比对传统模型、TextCNN、CNN+LSTM等模型，提升分类准确率和特征提取能力。

数据挖掘 4 2024-05-01

基于标签主题模型的网络文本分类研究

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

数据挖掘 2 2024-07-14