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提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法。根据网络报文的特点，抽取其中关键词作为分类特征词条，并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型。分别进行了基于最近邻决策和K-邻近决策的分类效果试验研究，结果显示：K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果。
基于K-近邻方法的网络信息文本分类
【摘 要】
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提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法。根据网络报文的特点，抽取其中关键词作为分类特征词条，并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型。分别进行了基于最近邻决策
【机 构】
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贵州大方发电有限公司,上海海港通信技术有限公司
【出 处】
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贵州大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年3期
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