基于Web的文本分类挖掘的研究学士学位论文.doc

首都师范大学
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首都师范大学学士学位论文

基于Web的文本分类挖掘的研究

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作者签名： 日期：年月日
导师签名：日期：年月日
中文提要
文本分类最初是应文本信息检索的要求出现的，但是随着文本数据的激增，传统的研究方法己经不适合大规模文本分类，文本数据挖掘应运而生。作为文本数据挖掘的一个重要功能，文本分类技术日益成为研究热点。文本分类目的是对文本集有序组织，便于文本信息高效管理，为人的决策提供支持。但是传统的人工分类的做法存在许多弊端，不仅是耗费大量人力、物和精力，而且受人为因素影响较大，分类结果一致性不高。与之相比，文本自动分类具有快速、高效的特点，且分类准确率较高。
对文本分类技术进行研究，介绍文本分类的基本过程，论述文本特征提取方法，讨论朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机、投票等常用的文本分类原理与方法，探讨中文文本分类技术。
采用支持向量机技术，设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。实验表明，它不仅具有较高的训练效率，同时能得到很高的分类准确率和查全率。

关键词：
文本挖掘文本分类支持向量机向量空间模型

外文提要
Textcategorizationappearsinitiallyfortextinformationretrievalsystem;howevertextdataincreasessofastthattraditionalresearchmethodshavebeenimproperforlarge-scaletextcategorization.Sotextdataminingemerges,andtextcategorizationbecomesmoreandmoreimportantasamajorresearchfieldofit.
Thepurposeoftextcategorizationistoorganizetextbyorder,soastomanagetextinformationefficientlyandsupportdecisionsofhumanbeing.Howevercategorizationbyhandnotonlyconsumesplentyofmanpower,materialresourcesandenergy,butalsomakescategorizationaccuracyinconsistent.Comparedwithcategorizationbyhand,automatictextcategorizationclassifiestextsfasteranditscategorizationaccuracyrateshigher.
Introducesthetechniquesoftextcategorization,includingitsbasicprocess,thealgorithmsoftextfeatureextraction,thetheoriesandtechnologiessuchasNaïvebayes,KNN,SVM,Votedandsoon.Chinesetextclassificationisdiscussed.
AnopenChinesedocumentclassificationsystemusingsupportisdesignedandimplemented.
Theexperimentshowsthatitnotonlyimprovestrainingefficiency,butalsohasgoodprecisionandrecall.

Keyword
textminingTextcategorizationSupportVectorMachine(SVM)
vectorspacemo